這是一個(gè)非常愚蠢的錯(cuò)誤

debug的時(shí)候要好好看error信息

提醒自己切記好好對(duì)待error！切記！切記！

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pytorch 已經(jīng)非常友好了 保存模型和加載模型都只需要一條簡(jiǎn)單的命令

#保存整個(gè)網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)
torch.save(your_net, 'save_name.pkl')
#加載保存的模型
net = torch.load('save_name.pkl')

因?yàn)槲冶容^懶我就想直接把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)都保存下來，然后在test文件中直接load一下不就好了？

就遭受了這樣的錯(cuò)誤?？村e(cuò)了error信息，把‘Net'看成‘net'。報(bào)錯(cuò)沒有屬性‘net'？這個(gè)不是我自己寫的變量名么？

-----------------瞎搗鼓1h后（呵呵呵）----------------

回頭看error，沒有屬性‘Net'，Net？？？

我當(dāng)下明白過來，應(yīng)該是test文件中沒有把它import進(jìn)來，test中就沒有任何關(guān)于Net的信息。我直接把定義的Net復(fù)制進(jìn)了test.py，就順利加載了訓(xùn)練好的模型。

但是我也有一個(gè)疑問，我理解的把整個(gè)模型保存難道不是把它的結(jié)構(gòu)都保存下來了么？為什么還要再把這個(gè)網(wǎng)絡(luò)import一次？來自python、pytorch、面向?qū)ο缶幊倘卧“椎囊苫?，先存?zhèn)€疑，搞懂了再來回答。

接下來試試只保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

#只保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
torch.save(your_net.state_dict(), 'save_name.pkl')
#加載保存的模型
net.load_state_dict(torch.load('save_name.pkl'))

保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

重新定義網(wǎng)絡(luò)

報(bào)錯(cuò)

想死。。。

仔細(xì)看了報(bào)錯(cuò)信息，以我小白的理解，我感覺保存下來的可能只是單純的數(shù)據(jù)，而不是一個(gè)對(duì)象（沒有方法可以操作），或者該對(duì)象沒有.copy()方法，所以沒有辦法進(jìn)行.copy()，那肯定是保存哪里出錯(cuò)了。然后發(fā)現(xiàn)保存部分代碼寫錯(cuò)了，改成

print一下 net.state_dict和net.state_dict()，前者輸出的是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，后者才是網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

試著回答之前的問題，第二種保存模型的方法只保存了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)（包括卷積層和全連接層每次的weight,bias），所以再加載模型的時(shí)候需要先定義網(wǎng)絡(luò)無可厚非，就像訓(xùn)練時(shí)候定義網(wǎng)絡(luò)那樣定義就可以；而第一種保存整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的方法，保存了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例（包括它的所有結(jié)構(gòu)和參數(shù)），net是Net的一個(gè)實(shí)例，那為什么還要有Class Net的定義呢，還是回答不了。。

那就繼續(xù)存疑，保持探究精神吧。。

以上這篇解決Pytorch 加載訓(xùn)練好的模型 遇到的error問題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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