pytorch模型保存方式
更新時間：2024年09月09日 10:52:57 作者：Mei2iJ
這篇文章主要介紹了pytorch模型保存方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
pytorch模型保存
保存模型主要分為兩類：
- 保存整個模型
- 只保存模型參數(shù)
1.保存加載整個模型（不推薦）
保存整個網(wǎng)絡模型，網(wǎng)絡結構+權重參數(shù)
torch.save(model,'net.pth')
加載整個網(wǎng)絡模型（可能比較耗時）
model=torch.load('net.pth')2.只保存加載模型參數(shù)（推薦）
保存模型的權重參數(shù)（速度快，占內存少）
torch.save(model.state_dict(),'net_params.pth')
load 模型參數(shù)
因為我們只保存了 模型的參數(shù)，所以需要先定義一個網(wǎng)絡對象，然后再加載模型參數(shù)。
model=myNet()
#將模型參數(shù)加載到新模型中，torch.load返回的是一個OrderedDict，說明.state_dict()只是把所有模型的參數(shù)都已OrderedDict的形式存下來。
state_dict=torch.load('net_params.pth')
model.load_state_dict(state_dict)Note:保存模型進行推理測試時，只需保存訓練好的模型的權重參數(shù)，即推薦第二種方法。
load_state_dict的參數(shù)strict=False new_model.load_state_dict(state_dict,strict=False)
如果哪一天我們需要重新寫這個網(wǎng)絡的，比如使用new_model，如果直接load會出現(xiàn)unexpected key.
但是加上strict=False可以很容易地加載預訓練的參數(shù)（注意檢查key是否匹配），直接忽略不匹配的key,對于匹配的key則進行正常的賦值。
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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