PyTorch模型保存与加载

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当保存和加载模型时，需要熟悉三个核心功能：

torch.save：将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。
torch.load：使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。
torch.nn.Module.load_state_dict：使用反序列化函数 state_dict 来加载模型的参数字典。

1.什么是状态字典：state_dict?

在PyTorch中，torch.nn.Module模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中，（使用model.parameters()可以进行访问）。 state_dict是Python字典对象，它将每一层映射到其参数张量。注意，只有具有可学习参数的层（如卷积层，线性层等）的模型才具有state_dict这一项。目标优化torch.optim也有state_dict属性，它包含有关优化器的状态信息，以及使用的超参数。

因为state_dict的对象是Python字典，所以它们可以很容易的保存、更新、修改和恢复，为PyTorch模型和优化器添加了大量模块。

下面通过从简单模型训练一个分类器中来了解一下state_dict的使用。

# 定义模型
class TheModelClass(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TheModelClass, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 初始化模型
model = TheModelClass()

# 初始化优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 打印模型的状态字典
print("Model's state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
    print(param_tensor, "\t", model.state_dict()[param_tensor].size())

# 打印优化器的状态字典
print("Optimizer's state_dict:")
for var_name in optimizer.state_dict():
    print(var_name, "\t", optimizer.state_dict()[var_name])

输出：

Model's state_dict:
conv1.weight     torch.Size([6, 3, 5, 5])
conv1.bias   torch.Size([6])
conv2.weight     torch.Size([16, 6, 5, 5])
conv2.bias   torch.Size([16])
fc1.weight   torch.Size([120, 400])
fc1.bias     torch.Size([120])
fc2.weight   torch.Size([84, 120])
fc2.bias     torch.Size([84])
fc3.weight   torch.Size([10, 84])
fc3.bias     torch.Size([10])

Optimizer's state_dict:
state    {}
param_groups     [{'lr': 0.001, 'momentum': 0.9, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params': [4675713712, 4675713784, 4675714000, 4675714072, 4675714216, 4675714288, 4675714432, 4675714504, 4675714648, 4675714720]}]

2. 保存和加载推理模型

2.1 保存/加载state_dict（推荐使用）

保存

torch.save(model.state_dict(), PATH)

加载

model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

当保存好模型用来推断的时候，只需要保存模型学习到的参数，使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供最大的灵活性，这就是为什么要推荐它来保存的原因。

注意1：在 PyTorch 中最常见的模型保存使‘.pt’或者是‘.pth’作为模型文件扩展名。
请记住，在运行推理之前，务必调用model.eval()去设置 dropout 和 batch normalization 层为评估模式。如果不这么做，可能导致模型推断结果不一致。

注意2：
load_state_dict()函数只接受字典对象，而不是保存对象的路径。这就意味着在你传给load_state_dict()函数之前，你必须反序列化你保存的state_dict。例如，你无法通过 model.load_state_dict(PATH)来加载模型。

2.2 保存/加载完整模型

保存

torch.save(model, PATH)

加载

# 模型类必须在此之前被定义
model = torch.load(PATH)
model.eval()

此部分保存/加载过程使用最直观的语法并涉及最少量的代码。以 Python pickle 模块的方式来保存模型。这种方法的缺点是序列化数据受限于某种特殊的类而且需要确切的字典结构。这是因为pickle无法保存模型类本身。相反，它保存包含类的文件的路径，该文件在加载时使用。因此，当在其他项目使用或者重构之后，您的代码可能会以各种方式中断。

注意：在 PyTorch 中最常见的模型保存使用‘.pt’或者是‘.pth’作为模型文件扩展名。
请记住，在运行推理之前，务必调用model.eval()设置 dropout 和 batch normalization 层为评估模式。如果不这么做，可能导致模型推断结果不一致。