PyTorch-Tutorial项目：模型保存与加载的完整指南

PyTorch-Tutorial项目：模型保存与加载的完整指南

PyTorch-Tutorial Build your neural network easy and fast, 莫烦Python中文教学 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/PyTorch-Tutorial

前言

在深度学习项目中，模型的保存与加载是至关重要的环节。PyTorch-Tutorial项目为我们展示了如何使用PyTorch框架高效地保存和恢复神经网络模型。本文将深入解析这一过程，帮助读者掌握模型持久化的核心技巧。

准备工作

首先，我们需要准备一些模拟数据作为训练集：

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # 生成100个-1到1之间的均匀分布点
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())  # 添加噪声的二次函数数据

这段代码创建了一个简单的二次函数数据集，并添加了随机噪声，模拟真实世界中的数据分布。

模型保存方法

PyTorch提供了两种主要的模型保存方式：

1. 保存整个模型

torch.save(net1, 'net.pkl')  # 保存整个网络结构及其参数

这种方法简单直接，保存了模型的完整架构和所有参数。优点是恢复时只需一行代码，缺点是保存的文件较大，且对模型类的定义有严格要求。

2. 仅保存模型参数

torch.save(net1.state_dict(), 'net_params.pkl')  # 仅保存模型参数

这种方法更为灵活，只保存模型的可学习参数（权重和偏置）。优点是文件更小，且恢复时可以应用于不同的网络结构，但需要预先定义好网络架构。

模型恢复方法

1. 恢复整个模型

net2 = torch.load('net.pkl')  # 直接加载整个模型

这种方法简单快捷，但要求原始模型类的定义必须可用，且Python环境应与保存时一致。

2. 恢复模型参数

net3 = torch.nn.Sequential(...)  # 先定义相同结构的网络
net3.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl'))  # 再加载参数

这种方法更为灵活，允许我们在加载参数前对网络结构进行调整，适合模型微调的场景。

实际应用中的最佳实践

1. 生产环境推荐：在生产环境中，推荐使用state_dict()方法保存模型参数，这种方式更加灵活且文件更小。

2. 版本控制：保存模型时应同时记录PyTorch版本号，避免因版本差异导致的兼容性问题。

3. 附加信息：可以考虑将训练参数、数据预处理方式等信息与模型一起保存，方便后续使用。

4. 跨平台部署：对于跨平台部署，可以考虑将模型导出为ONNX格式，获得更好的兼容性。

可视化验证

PyTorch-Tutorial项目中包含了可视化代码，可以直观地比较原始模型和恢复后的模型表现：

plt.figure(1, figsize=(10, 3))
# 绘制原始模型结果
plt.subplot(131)
plt.title('Net1')
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
# 绘制恢复的完整模型结果
plt.subplot(132)
plt.title('Net2')
# 绘制仅恢复参数的模型结果
plt.subplot(133)
plt.title('Net3')
plt.show()

这种可视化验证非常重要，可以确保模型恢复后仍保持原有的预测能力。

总结

PyTorch-Tutorial项目清晰地展示了PyTorch中模型保存与加载的两种主要方法。理解这些技术对于深度学习项目的实际部署至关重要。建议读者根据具体场景选择合适的保存方式，并在实际项目中多加练习，熟练掌握这一核心技能。

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