这篇文章主要介绍了Pytorch怎样保存训练好的模型问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
为什么要保存和加载模型
用数据对模型进行训练后得到了比较理想的模型，但在实际应用的时候不可能每次都先进行训练然后再使用，所以就得先将之前训练好的模型保存下来，然后在需要用到的时候加载一下直接使用。
模型的本质是一堆用某种结构存储起来的参数，所以在保存的时候有两种方式
- 一种方式是直接将整个模型保存下来，之后直接加载整个模型，但这样会比较耗内存；
- 另一种是只保存模型的参数，之后用到的时候再创建一个同样结构的新模型，然后把所保存的参数导入新模型。
两种情况的实现方法
（1）只保存模型参数字典（推荐）
#保存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH) #读取 the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))
（2）保存整个模型
#保存 torch.save(the_model, PATH) #读取 the_model = torch.load(PATH)
只保存模型参数的情况（例子）
pytorch会把模型的参数放在一个字典里面，而我们所要做的就是将这个字典保存，然后再调用。
比如说设计一个单层LSTM的网络，然后进行训练，训练完之后将模型的参数字典进行保存，保存为同文件夹下面的rnn.pt文件：
class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): # Set initial states h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # 2 for bidirection c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # Forward propagate LSTM out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # out: tensor of shape (batch_size, seq_length, hidden_size*2) out = self.fc(out) return out rnn = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device) # optimize all cnn parameters optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.001) # the target label is not one-hotted loss_func = nn.MSELoss() for epoch in range(1000): output = rnn(train_tensor) # cnn output` loss = loss_func(output, train_labels_tensor) # cross entropy loss optimizer.zero_grad() # clear gradients for this training step loss.backward() # backpropagation, compute gradients optimizer.step() # apply gradients output_sum = output # 保存模型 torch.save(rnn.state_dict(), 'rnn.pt')
保存完之后利用这个训练完的模型对数据进行处理：
# 测试所保存的模型 m_state_dict = torch.load('rnn.pt') new_m = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device) new_m.load_state_dict(m_state_dict) predict = new_m(test_tensor)这里做一下说明，在保存模型的时候rnn.state_dict()表示rnn这个模型的参数字典，在测试所保存的模型时要先将这个参数字典加载一下
m_state_dict = torch.load('rnn.pt')；然后再实例化一个LSTM对像，这里要保证传入的参数跟实例化rnn是传入的对象时一样的，即结构相同
new_m = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)；
下面是给这个新的模型传入之前加载的参数
new_m.load_state_dict(m_state_dict)；
最后就可以利用这个模型处理数据了
predict = new_m(test_tensor)
保存整个模型的情况（例子）
class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): # Set initial states h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # 2 for bidirection c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # Forward propagate LSTM out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # out: tensor of shape (batch_size, seq_length, hidden_size*2) # print("output_in=", out.shape) # print("fc_in_shape=", out[:, -1, :].shape) # Decode the hidden state of the last time step # out = torch.cat((out[:, 0, :], out[-1, :, :]), axis=0) # out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后一列为out out = self.fc(out) return out rnn = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device) print(rnn) optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.001) # optimize all cnn parameters loss_func = nn.MSELoss() # the target label is not one-hotted for epoch in range(1000): output = rnn(train_tensor) # cnn output` loss = loss_func(output, train_labels_tensor) # cross entropy loss optimizer.zero_grad() # clear gradients for this training step loss.backward() # backpropagation, compute gradients optimizer.step() # apply gradients output_sum = output # 保存模型 torch.save(rnn, 'rnn1.pt')保存完之后利用这个训练完的模型对数据进行处理：
new_m = torch.load('rnn1.pt') predict = new_m(test_tensor)总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持0133技术站。
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