PyTorch 模型保存与加载的两种方式：状态字典与整个模型

引言：

在深度学习项目中，模型的保存与加载是一个关键步骤。PyTorch 提供了两种主要的模型保存方式：保存状态字典和保存整个模型。本文将详细介绍这两种方式的优缺点、适用场景以及具体实现方法，帮助您在实际项目中做出最佳选择。

一、模型保存方式概述

1.保存状态字典（State Dictionary）

       状态字典指模型的参数（权重和偏置），是一个Python字典，包含了所有可学习参数。它仅保存参数，不包括模型结构或优化器状态，因此文件较小、加载更快。使用时需预先定义相同的模型架构，便于灵活管理和迁移学习。同样地，状态字典专注于参数部分，便于灵活管理和迁移学习。

优点：

        ①更加灵活：可以将这些参数加载到具有相同架构但不同配置的模型中。

        ②文件大小较小：因为它只保存了模型的参数，不包括计算图或其他信息。

        ③加载速度更快：由于文件较小，因此加载时间较短，正如您所体验的那样。

缺点：

        ①需要手动保存和加载模型架构：这意味着如果您想要加载一个模型的状态字典，

        首先需要定义与训练时完全相同的模型架构。

2.保存整个模型（Entire Model）

        保存整个模型不仅包括模型的参数，还包括模型的结构（即计算图）、优化器状态等。这意味着它保存了模型的所有信息，使得可以直接加载并继续训练或推理，而无需重新定义模型架构或恢复训练设置。

优点：

        ①方便快捷：可以直接加载模型并立即使用，无需重新定义模型架构。

缺点：

        ①文件较大：因为除了参数外，还包含了模型的架构和其他信息，所以文件通常比

        状态字典大得多。

        ②加载时间较长：更大的文件意味着更长的加载时间。

        ③可能存在兼容性问题：如果模型依赖于特定版本的库或框架，在不同环境下加载，

        可能遇到兼容性问题。

二、保存方式举例

1.状态字典

        将仅保存模型的参数（权重和偏置），这种方式文件体积小，加载速度快，非常适合存储和传输。然而，使用状态字典需要在加载前手动定义相同的模型架构，这为模型调整提供了灵活性，特别适合迁移学习和跨平台应用。

        例如，训练和保存：

import torchvision.models as models
import torch

# 定义并训练ResNet-50模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
# 假设进行了训练...
torch.save(model.state_dict(), 'resnet50_state_dict.pth')

        加载模型：

import torchvision.models as models
import torch


# 首先重新定义相同的ResNet-50模型架构
model = models.resnet50(pretrained=False)
# 然后加载状态字典
model.load_state_dict(torch.load('resnet50_state_dict.pth'))

        训练时使用了特定的模型架构（例如ResNet-50），那么在加载保存的文件时，您需要确保使用相同的模型架构来解析这些文件。

2.整个模型

        这种方式虽然文件较大且加载时间较长，但它提供了“开箱即用”的便利，无需重新定义模型架构，非常适合快速恢复训练或推理过程。这种方式简化了后续操作，特别适用于固定的开发环境。根据实际需求选择合适的保存方式，可以更高效地管理和部署深度学习模型。

        例如，训练和保存：

import torchvision.models as models
import torch

# 定义并训练ResNet-50模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
# 假设进行了训练...
torch.save(model, 'entire_resnet50_model.pth')

        加载模型：

import torch

# 直接加载整个模型
model = torch.load('entire_resnet50_model.pth')

        保存整个模型，则可以直接加载而无需重新定义架构。

三、模式选择分析

        对于小型到中型项目，如果需要灵活性和高效存储，建议使用保存状态字典。就采用了这种训练模式。而对于大型项目或需要快速恢复训练和推理过程的情况，选择保存整个模型更为合适。