Pytorch训练结束后保存模型参数 接着再加载这个模型参数 继续训练但是训练效果变差很多

一、令人困惑的问题

在深度学习的世界里，我们经常会遇到这样一个让人挠头的情况：使用Pytorch框架训练好一个模型后，将其参数保存下来。然后当我们再次加载这些参数继续训练时，却发现训练效果大打折扣。这就好比你精心制作了一件艺术品，经过一段时间后再去修补它，结果却破坏了原有的美感。

二、数据准备与模型构建阶段

（一）数据集的正确性

首先要确保最初的数据集是没有问题的。如果数据集本身存在错误或者不一致之处，在初次训练和后续继续训练中都会产生影响。例如，假设我们在做图像分类任务，使用的是CIFAR - 10数据集。我们需要检查数据集中各个类别的标签是否准确无误。一旦出现标签错误，哪怕是很小的比例，也会对模型的训练产生干扰。根据相关研究，在一些大型数据集中，即使是1%左右的标签噪声也可能导致模型性能下降5% - 10% [1]。

（二）模型架构的一致性

当构建模型时，要保证每次构建的模型架构完全相同。从网络层的数量、每一层的类型（如卷积层、全连接层等）、激活函数的选择到正则化方法的设置，任何一个细微的差异都可能成为问题的关键。例如，ResNet系列模型是经典的卷积神经网络架构。如果你在初次训练时使用的是ResNet - 50，但在加载参数继续训练时不小心使用了ResNet - 34，即使两个模型都是基于残差结构，由于它们的层数不同，内部参数对应关系也会发生变化，从而导致训练效果变差。

三、保存与加载模型参数过程中可能出现的问题

（一）保存方式的影响

在Pytorch中，有多种保存模型参数的方式。如果我们只是简单地使用torch.save(model.state_dict(), PATH)来保存模型参数，那么在加载时需要特别注意。有时候可能会因为版本兼容性问题而导致参数加载不准确。比如，早期版本的Pytorch可能对某些类型的张量或参数的存储格式与新版本有所区别。据官方文档中的说明，不同版本之间可能存在API的变化，这会影响参数的正确保存和加载[2]。

（二）加载时的状态管理

在加载模型参数时，除了要正确匹配模型架构外，还要关注模型的状态。例如，模型中可能包含一些优化器相关的状态信息，像动量（momentum）等超参数。如果不将这些状态也一同加载，模型在继续训练时就像是失去了“记忆”，只能重新开始调整权重更新的方向和幅度，从而影响训练效果。实验表明，在某些情况下，丢失优化器状态可能导致收敛速度减慢30% - 50% [3]。

四、随机种子的影响

随机种子看似不起眼，但它在深度学习训练中扮演着重要角色。在初次训练时，我们会设置一个随机种子以保证实验的可重复性。然而，在加载模型参数继续训练时，如果没有保持相同的随机种子，就会引入新的随机性因素。例如，在数据增强操作（如图像的随机裁剪、翻转等）中，不同的随机种子会导致生成不同的增强样本序列。这就相当于改变了输入数据的分布特性，进而影响模型的学习过程。一项针对图像分类任务的研究发现，不同随机种子下，同一模型的训练损失曲线会出现明显的波动，最终的准确率也会相差2% - 3% [4]。

五、学习率等超参数调整不当

（一）学习率的不合理设置

当加载模型参数继续训练时，我们可能会考虑调整学习率。毕竟模型已经有一定的基础，过高的学习率可能会使模型参数发生剧烈振荡，无法稳定地收敛。但过低的学习率又会使得训练过程过于缓慢，难以有效利用新加入的数据或改进后的训练策略。以SGD优化器为例，如果在初次训练时学习率为0.1，在继续训练时直接将学习率设置为0.001，而没有考虑到模型当前的状态，可能会导致模型陷入局部最优解。实验证明，在这种情况下，模型的测试准确率可能会下降8%左右 [5]。

（二）其他超参数的影响

除了学习率，还有诸如批量大小（batch size）、权重衰减（weight decay）等超参数。批量大小决定了每次更新模型参数所使用的样本数量。如果在继续训练时批量大小发生了较大变化，会影响梯度估计的准确性。例如，从原来的大批量（如256）突然变为小批量（如16），会使梯度方差增大，导致训练不稳定。权重衰减用于控制模型复杂度，防止过拟合。如果在继续训练时调整了权重衰减的值，可能会改变模型的正则化程度，影响其泛化能力。

六、解决之道

（一）仔细核对模型架构

在加载模型参数之前，务必仔细核对模型架构与初次训练时是否完全一致。可以通过打印出模型的每一层结构来进行对比。对于复杂的模型，还可以借助可视化工具（如Netron）来直观地查看模型架构。如果发现有任何差异，及时调整代码，确保模型架构相同。

（二）完整的保存与加载

在保存模型参数时，不仅要保存模型的state_dict，还要同时保存优化器的状态字典（optimizer.state_dict）。这样在加载时可以完整地恢复模型和优化器的状态。例如：

checkpoint = {
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()
}
torch.save(checkpoint, PATH)

# 加载
checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])

（三）保持随机种子不变

在进行整个训练流程（包括初次训练和继续训练）时，都要设定相同的随机种子。可以在代码的开头添加如下语句：

import random
import numpy as np
import torch

seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)

（四）谨慎调整超参数

对于学习率等超参数，在继续训练时应根据实际情况进行合理调整。可以参考之前的训练曲线，观察模型在不同学习率下的表现。如果不确定合适的调整方案，可以采用学习率预热（learning rate warm - up）策略，先从较低的学习率开始，逐渐增加到合适的学习率范围。对于其他超参数，也要遵循类似的原则，尽量保持与初次训练时相近的设置。

在这个过程中，CDA数据分析师能够发挥重要作用。他们擅长处理数据集的质量评估，通过专业的数据清洗和预处理技术，确保数据集的准确性。在模型训练方面，CDA数据分析师不仅精通各种深度学习框架（如Pytorch），还能够敏锐地察觉到训练过程中可能出现的问题。例如，在面对上述模型参数保存与加载导致训练效果变差的情况时，CDA数据分析师可以根据项目需求和业务场景，制定合理的解决方案。他们可以结合业务指标（如模型预测的准确性、召回率等）对模型进行全方位的评估，并通过调整超参数、优化模型架构等方式提升模型性能。

七、延伸阅读

如果你想要更深入了解Pytorch中关于模型保存与加载的机制，可以参考官方文档中的“Saving and Loading Models”部分。对于随机种子在深度学习中的作用，推荐阅读《Deep Learning》这本书中关于随机初始化的相关章节。另外，有关超参数调整的技巧，可以在一些知名的机器学习竞赛平台（如Kaggle）上查找参赛者的经验分享，这些资源能够为你提供更多有价值的见解。