【Pytorch】Pytorch加载训练好的模型报错记录

本文解决在Pytorch框架中使用DataParallel训练模型后,加载模型时出现的问题。通过将加载的模型再次包裹进DataParallel,成功解决了错误并使程序正常运行。

基于Pytorch深度学习框架下,
使用2张GPU训练模型

加载训练好的模型时,报错如下:

在这里插入图片描述
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密密麻麻的提示,看得我头皮发麻。。。。

经过一番搜索,看到网上也有人遇到和我一样的问题:
博主原文如下:
https://blog.youkuaiyun.com/shiwanghualuo/article/details/101756876

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博主给出了原因,并且给出了解决方案,我没有按照博主给出的方案进行解决问题,我感觉应该有更加简单得方法去解决。于是在网上继续寻找…

原博文:https://blog.youkuaiyun.com/tsq292978891/article/details/83586935
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说实话,以上两位博主的解决方案,都不是我想要的,指直到看到这位博主的文章:
https://www.cnblogs.com/wildkid1024/p/13025352.html
在这里插入图片描述
加载训练好的模型model时,再将其放入torch.nn.DataParallel()不就搞定了!
在这里插入图片描述
加了红框这行代码,不报错了,程序可以正常运行了。

特此记录!

参考:
https://blog.youkuaiyun.com/shiwanghualuo/article/details/101756876

https://blog.youkuaiyun.com/Cloris_Sue/article/details/109569231

<think>嗯,用户问的是PyTorch如何加载训练好的模型文件。这个问题看起来挺常见的,但可能涉及不同的情况。我得先回想一下PyTorch模型保存和加载方法。记得PyTorch有两种主要的保存方式,一种是保存整个模型,另一种是只保存模型的参数。 首先,用户可能需要知道保存模型的基本方法。比如,用torch.save(),可以保存整个模型或者状态字典。然后加载的时候,如果是整个模型,直接加载就可以;如果是状态字典,需要先实例化模型,再加载参数。不过这里需要注意模型的结构必须和保存时一致,否则可能会出错。 然后,可能用户会遇到一些常见问题,比如模型结构变化后加载的问题,这时候可能需要指定strict=False。还有设备的问题,比如在CPU上保存的模型加载到GPU上,可能需要map_location参数。 另外,可能用户对state_dict和整个模型的区别不太清楚,需要解释清楚两者的优缺点。比如保存整个模型方便但可能不灵活,保存state_dict更推荐,尤其是在不同环境中使用的时候。 还有,自定义模型的情况,必须确保在加载之前,模型类已经被正确导入或者定义,否则会找不到类而报错。这个可能需要提醒用户注意。 可能用户的实际应用场景是什么?比如他们是在继续训练还是进行推理?如果是推理,可能还需要将模型设置为eval模式,并禁用梯度,这样可以节省内存和计算资源。 总结下来,步骤应该是:1. 保存模型的状态字典;2. 加载时先创建模型实例,再加载状态字典。同时要处理设备的问题,可能存在的结构变化,以及模型模式切换。 有没有遗漏的点呢?比如多GPU训练后的模型如何处理?如果用户是在多GPU上训练并保存的模型加载时可能需要调整参数名称中的module前缀。这时候需要提到torch.nn.DataParallel的影响,以及如何处理这种情况。 还有,保存和加载的版本兼容性,不同版本的PyTorch可能会有兼容性问题,可能需要建议用户保持环境一致。 最后,最好给出一个完整的示例代码,让用户能直接复制使用,并解释每个步骤的作用。这样用户更容易理解和应用。</think>PyTorch加载训练好的模型文件主要通过以下步骤实现,根据不同的保存方式有不同的加载方法: ### 一、基础加载方法 1. **保存整个模型** ```python # 保存 torch.save(model, 'model.pth') # 加载(无需重新定义网络结构) model = torch.load('model.pth') model.eval() # 切换为评估模式 ``` 2. **推荐方式:保存state_dict** ```python # 保存 torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') # 加载(需要先实例化网络) model = MyModel() # 必须与原始模型结构相同 model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) model.eval() ``` ### 二、关键注意事项 1. **设备映射** ```python # 强制加载到CPU(当原始模型在GPU训练时) model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) # 自动选择设备 model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')) ``` 2. **模型结构变化处理** ```python # 当网络结构部分修改时 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False) # 忽略不匹配参数 ``` ### 三、实际应用示例 ```python import torch from model import MyNetwork # 导入自定义网络类 # 初始化模型 model = MyNetwork() # 加载参数(推荐方式) checkpoint = torch.load('best_model.pth') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # 加载优化器状态(用于继续训练) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) # 切换模式 model.train() # 训练模式 model.eval() # 评估模式(关闭dropout等) ``` ### 四、常见问题解决 1. **多GPU训练模型处理** ```python # 去除参数名前缀(当使用DataParallel时) state_dict = torch.load('multi_gpu_model.pth') from collections import OrderedDict new_state_dict = OrderedDict() for k, v in state_dict.items(): name = k[7:] if k.startswith('module.') else k # 去掉 'module.' 前缀 new_state_dict[name] = v model.load_state_dict(new_state_dict) ``` 2. **版本兼容问题** ```python # 指定加载版本 torch.load('model.pth', pickle_module=pickle, encoding='latin1') # 处理旧版本兼容 ``` ### 五、最佳实践建议 1. 始终保存`state_dict`而非完整模型 2. 同时保存元数据(推荐格式): ```python torch.save({ 'epoch': 200, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': 0.02, }, 'checkpoint.pth') ``` 3. 使用模型验证: ```python # 加载后立即验证 with torch.no_grad(): test_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = model(test_input) print("Output shape:", output.shape) # 验证模型是否正常 ``` 通过以上方法,您可以安全高效地加载PyTorch模型文件。根据具体场景选择加载方式,注意处理设备兼容性和模型版本差异问题。
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