Pytorch模型加載詳解

一、Pytorch模型加載概述

PyTorch是一個使用GPU和CPU優化的深度學習張量庫，它也是一個動態神經網絡構建工具。Pytorch模型加載是將已訓練好的模型加載到內存中，以便使用。模型加載是模型應用的前提。Pytorch模型加載涉及到模型的序列化，反序列化和模型參數的賦值等操作。Pytorch中支持多種不同的序列化和反序列化方法，包括pickle和h5py等，其中最常用的方法是torch.save()和torch.load()函數。

二、Pytorch模型的保存與加載

1、保存模型

import torch

# 定義模型
model = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 1),
   torch.nn.Sigmoid()
)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在上面的代碼中，我們首先定義了一個簡單的模型，然後使用torch.save()函數將模型參數保存到了’model.pth’文件中。

2、加載模型

import torch

# 定義模型
model = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 1),
   torch.nn.Sigmoid()
)

# 加載模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

在上面的代碼中，我們首先定義了一個模型，然後使用torch.load()函數加載’model.pth’文件中的參數，最後使用load_state_dict()函數將參數賦值給模型。

三、Pytorch模型加載的不同形式

1、加載整個模型

import torch

# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')

# 加載模型
model = torch.load('model.pth')

在這個例子中，我們使用了torch.save()函數保存整個模型，並使用torch.load()加載整個模型。

2、多個模型的保存與加載

import torch

# 定義多個模型
model1 = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 1),
   torch.nn.Sigmoid()
)

model2 = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 10),
   torch.nn.Softmax()
)

# 保存多個模型
torch.save({
   'model1': model1.state_dict(),
   'model2': model2.state_dict()
}, 'multi_model.pth')

# 加載多個模型
checkpoint = torch.load('multi_model.pth')
model1.load_state_dict(checkpoint['model1'])
model2.load_state_dict(checkpoint['model2'])

在這個例子中，我們定義了兩個模型，然後使用torch.save()函數保存多個模型的參數，並使用torch.load()加載多個模型的參數，最後使用load_state_dict()函數將參數賦值給對應的模型。

3、CPU/GPU間的模型加載

import torch

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

# 在CPU中加載模型
model_cpu = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 1),
   torch.nn.Sigmoid()
)
model_cpu.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))

# 在GPU中加載模型
model_gpu = torch.nn.Sequential(
   torch.nn.Linear(10, 100),
   torch.nn.ReLU(),
   torch.nn.Linear(100, 1),
   torch.nn.Sigmoid()
).to('cuda')
model_gpu.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

在這個例子中，我們首先使用torch.save()函數保存模型參數，然後使用torch.load()函數在CPU和GPU中加載模型。需要注意的是，在加載模型時需要使用map_location參數將模型參數映射到對應的設備上。如果我們想要將模型加載到GPU上，則需要通過.to(‘cuda’)將模型轉移到GPU上。

四、總結

PyTorch模型加載是將已訓練好的模型加載到內存中，以便進行推理或微調。在PyTorch中，我們可以使用torch.save()函數保存模型權重，使用torch.load()函數加載模型權重，並使用load_state_dict()函數將權重賦值給模型。同時，我們還可以保存和加載多個模型，將模型加載到不同的設備上運行。