PyTorch模型保存与加载陷阱：为何恢复后性能下降？

在深度学习项目中，我们常常需要将训练好的模型参数保存下来，以便后续继续训练或进行模型部署。然而，在使用PyTorch框架过程中，不少开发者反映遇到一个令人困惑的现象：在完成一定轮次的训练后，通过torch.save()方法保存模型状态字典（state_dict），随后重新加载并继续训练时，却发现模型的表现反而不如之前。这背后到底隐藏着怎样的原因？我们又该如何解决这一问题呢？

症状描述

在PyTorch中保存和加载模型参数通常采用以下方式：

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

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

按理来说，这样的操作流程是没有任何问题的。但在实际应用中，确实存在加载后继续训练效果变差的情况。这往往使得开发人员百思不得其解。

原因分析

1. 学习率调整

在保存模型前后的训练过程中，学习率的变化可能是导致模型表现下降的一个重要因素。例如，如果在保存模型参数之后调整了优化器的学习率，而未在加载模型参数时同步更新优化器状态，则可能会导致模型无法按照预期的方式继续学习，从而影响最终的效果。

2. 随机种子

随机初始化对于神经网络而言至关重要。当保存模型后再加载继续训练时，若两次训练间的随机种子不同，即使模型参数相同，但初始化权重、梯度计算、数据增强等因素的差异仍可能导致训练结果的波动。特别是对于那些高度依赖随机性的任务，这种影响可能尤为显著。

3. 模型结构变更

有时候，开发人员在保存模型之后对网络结构进行了修改，比如添加或删除某些层。虽然核心部分未变动，但由于模型结构的变化，加载回来的状态字典可能与现有模型不完全匹配，进而影响到整体的训练效果。

4. 数据集顺序

训练集的样本顺序也会影响模型训练。如果保存前后的数据读取方式发生了变化（如改变了batch大小或shuffle设置），那么即使是相同的模型参数，在不同的训练样本下也可能表现出不一样的性能。

解决方案

针对上述可能出现的问题，我们可以采取以下措施来尽量避免模型加载后继续训练效果变差的情况：

• 保持一致性：确保保存模型前后，包括学习率、优化器设置、模型架构等所有配置信息保持一致；
• 固定随机种子：在每次实验开始之初固定随机种子，减少由随机性带来的不可预测因素；
• 记录详细日志：详细记录每次训练的过程，包括使用的数据集版本、预处理步骤、超参数选择等信息，便于复现及对比分析；
• 数据一致性检查：验证加载前后的数据集是否完全相同，并且在加载时保持同样的数据处理逻辑；
• 使用完整的模型保存方式：除了保存状态字典外，还可以考虑保存整个模型对象（包括优化器状态等）以确保一切相关配置都得到保留。

# 保存整个模型（含优化器）
torch.save({
   
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.