谨慎使用tp5 save方法更新数据

本文探讨了在ThinkPHP5框架中使用模型更新数据时遇到的问题及解决方案,特别是在foreach循环中更新相同数据时,需要显式指定isUpdate(true)以确保数据能够被正确更新。

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最近使用tp5框架模型更新数据时出现了一点小问题:

foreach($user as $k => $v) {
	if(某些条件满足) {
		$this->save(['score'=>$v['score']],['id'=>$v['id']]);
	}
}

当更新的数据一样,即使条件不一致时,save方法也不会更新数据。

解决方法:
加上isUpdate(true)更新数据。

$this->isUpdate(true)->save(['score'=>$v['score']],['id'=>$v['id']]);

tp5 update方法源码中也是使用这种方式

/**
    * 更新数据
    * @access public
    * @param array      $data  数据数组
    * @param array      $where 更新条件
    * @param array|true $field 允许字段
    * @return $this
    */
   public static function update($data = [], $where = [], $field = null)
   {
       $model = new static();
       if (!empty($field)) {
           $model->allowField($field);
       }
       $result = $model->isUpdate(true)->save($data, $where);
       return $model;
   }

补充一下官方文档:

模型的新增和更新方法都是 save 方法,系统有一套默认的规则来识别当前的数据需要更新还是新增。

  • 实例化模型后调用save方法表示新增;
  • 查询数据后调用save方法表示更新;
  • save方法传入更新条件后表示更新;

如果你的数据操作比较复杂,可以显式的指定当前调用 save 方法是新增操作还是更新操作。

显式更新数据:

// 实例化模型
$user = new User;
// 显式指定更新数据操作
$user->isUpdate(true)
->save(['id' => 1, 'name' => 'thinkphp']);
显式新增数据:
$user = User::get(1);
$user->name = 'thinkphp';
// 显式指定当前操作为新增操作
$user->isUpdate(false)->save();

注意:

  1. 不要在一个模型实例里面做多次更新,会导致部分重复数据不再更新,正确的方式应该是先查询后更
    新或者使用模型类的 update 方法更新。
  2. 如果你调用save方法进行多次数据写入的时候,需要注意,第二次save方法的时候必须使用
    isUpdate(false),否则会视为更新数据。
<think>嗯,用户想了解如何使用YOLOv8n进行模型剪枝,并且希望得到详细的代码和确保实现的方法。首先,我需要确认自己对YOLOv8和模型剪枝的理解是否正确。YOLOv8是Ultralytics推出的目标检测模型,而模型剪枝是一种模型压缩技术,通过去除冗余参数或结构来减小模型大小和计算量,同时尽量保持性能。 接下来,我需要回忆一下常见的剪枝方法,比如基于通道的剪枝、基于权重的剪枝,或者使用自动化的方法如Network Slimming。用户提到的是YOLOv8n,这是YOLOv8的nano版本,结构可能相对简单,所以需要选择适合的剪枝策略。 然后,考虑用户的需求是详细的代码过程,确保能实现。这意味着步骤必须清晰,代码需要可运行,可能需要使用现有的库或框架。比如,PyTorch本身没有内置的剪枝库,但torch.nn.utils.prune提供了一些基础功能,不过可能不够灵活。或者,可以使用第三方库如torch-pruning,它支持更复杂的结构化剪枝,这可能更适合YOLOv8这样的模型。 接下来需要确定剪枝的具体步骤。通常包括加载预训练模型、定义剪枝策略(比如按比例剪枝卷积层的通道)、执行剪枝、微调模型,最后评估剪枝后的模型性能。需要注意的是,剪枝后的模型可能需要调整输出层的通道数,避免维度不匹配的问题。 然后,检查是否有现成的例子或代码可以参考。Ultralytics的YOLOv8文档是否有剪枝的示例?可能没有直接的支持,所以需要用户自己实现。这时候可能需要使用torch-pruning库来处理结构化剪枝,因为它可以处理模型中的依赖关系,比如卷积层后接的BatchNorm层,剪枝时需要同时处理相关层。 编写代码时需要注意加载YOLOv8n模型,确定要剪枝的层,比如模型中的Conv2d层。然后使用剪枝库中的方法,比如指定剪枝比例,进行迭代剪枝。剪枝后生成新模型的结构,并保存。之后进行微调训练,使用COCO数据集或者自定义数据集,调整学习率等超参数。 还需要考虑可能遇到的问题,比如剪枝后模型准确率下降较多,可能需要调整剪枝的比例,或者增加微调的epoch数量。另外,剪枝后的模型可能需要重新导出为ONNX格式或其他格式,确保部署时的兼容性。 最后,测试剪枝后的模型性能,比较剪枝前后的参数量、计算量和mAP等指标,确保剪枝的有效性。用户可能需要实际运行代码,所以代码需要尽量详细,包括安装依赖、加载模型、剪枝、微调、评估等步骤。 总结下来,步骤大概是:安装必要的库(如torch-pruning),加载预训练YOLOv8n模型,定义剪枝的配置和比例,执行剪枝,处理模型结构变化,微调模型,评估并保存模型。在代码中需要处理模型的结构依赖,确保剪枝后的层与其他层兼容,避免运行时错误。</think>以下是使用 YOLOv8n 进行模型剪枝的详细流程和代码示例。这里以 **通道剪枝(Channel Pruning)** 为例,使用 `torch-pruning` 库实现结构化剪枝: --- ### 环境准备 ```bash pip install ultralytics torch-pruning ``` --- ### 完整代码流程 ```python import torch from ultralytics import YOLO import torch_pruning as tp from torchvision.models import resnet18 # --------------------- 第1步:加载预训练模型 --------------------- model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方预训练模型 model = model.model # 提取PyTorch模型(YOLOv8的模型结构) # --------------------- 第2步:定义剪枝策略 --------------------- def prune_model(model, prune_ratio=0.3): # 定义要剪枝的层(示例:剪枝所有卷积层) pruning_layers = [] for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): pruning_layers.append(module) # 初始化剪枝器 pruning_engine = tp.pruner.MagnitudePruner( model, example_inputs=torch.randn(1, 3, 640, 640), # 输入尺寸需匹配YOLOv8 importance_scores={}, # 使用默认的L1 Norm重要性评分 iterative_steps=1, ch_sparsity=prune_ratio, # 剪枝比例(30%) ) # 执行剪枝 pruning_engine.prune() return model # --------------------- 第3步:执行剪枝 --------------------- pruned_model = prune_model(model, prune_ratio=0.3) # --------------------- 第4步:验证剪枝效果 --------------------- def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f"原模型参数量: {count_parameters(model)}") print(f"剪枝后参数量: {count_parameters(pruned_model)}") # --------------------- 第5步:微调剪枝后的模型 --------------------- # 重新封装为YOLO对象进行训练 pruned_yolo = YOLO(pruned_model) pruned_yolo.train( data='coco.yaml', # 数据集配置 epochs=100, # 微调epoch数 imgsz=640, batch=16, lr0=0.01, # 初始学习率 device='0' # GPU加速 ) # --------------------- 第6步:保存剪枝模型 --------------------- torch.save(pruned_model.state_dict(), 'yolov8n_pruned.pt') ``` --- ### 关键步骤说明 1. **模型加载** - 使用 `YOLO()` 加载官方预训练权重,提取内部的PyTorch模型。 2. **剪枝策略** - 使用 **Magnitude-based Pruning**(基于权重幅度的剪枝),剪枝比例为30%。 - 针对所有 `Conv2d` 层进行通道剪枝,自动处理层间依赖(如后续的BatchNorm层)。 3. **微调训练** - 剪枝会导致精度下降,必须通过微调恢复性能。 - 使用COCO数据集或自定义数据集,建议设置较长的训练周期(100+ epochs)。 4. **注意事项** - 剪枝比例需谨慎调整(建议0.2-0.5之间),过高会导致模型失效。 - 如果遇到层间维度不匹配错误,需手动调整剪枝层选择策略。 --- ### 进阶优化建议 1. **迭代式剪枝**:分多次剪枝+微调,逐步压缩模型。 2. **敏感层分析**:通过计算每层的敏感度,避免剪枝关键层。 3. **量化训练**:结合PTQ/QAT进一步压缩模型。 如需更详细的层级剪枝配置,可以参考 `torch_pruning` 的[官方文档](https://github.com/VainF/Torch-Pruning)。
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