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pytorch模型保存、加载与续训练

🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题

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pytorch保存与加载模型详解篇

写在前面

  最近，看到不少小伙伴问pytorch如何保存和加载模型，其实这部分pytorch官网介绍的也是很清楚的，感兴趣的点击☞☞☞了解详情🥁🥁🥁

​  但是肯定有很多人是不愿意看官网的，所以我还是花一篇文章来为大家介绍介绍。当然了，在介绍中我会加入自己的一些理解，让大家有一个更深的认识。如果准备好了的话，就让我们开始吧。⏳⏳⏳

​

模型保存与加载

  pytorch中介绍了几种不同的模型保存和加载方式，我会在下文一一为大家介绍。首先先让我们来随便定义一个模型，如下：【用的是pytorch官网的例子】

# 模型定义classTheModelClass(nn.Module):def__init__(self):super(TheModelClass, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3,6,5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)
        self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120)
        self.fc2 = nn.Linear(120,84)
        self.fc3 = nn.Linear(84,10)defforward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1,16*5*5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)return x

  定义好模型结构后，我们可以实例化这个模型：

#模型初始化
model = TheModelClass()

  模型初始化过后，我们就一起来看看模型保存和加载的方式吧。🍄🍄🍄

方式1

  方式1是官方推荐的一种方式，我们直接来看代码好了，如下：

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(),'./model/model_state_dict.pth')

​  该方法后面的参数

'./model/model_state_dict.pth'

为模型的保存路径，模型后缀名官方推荐使用

.pth

和

.pt

，当然了，你取别的后缀名也是完全可行的。☘☘☘

  介绍了模型的保存，下面就来看看方式1是如何加载模型的。【这里我说明一点，模型保存往往是在训练中进行的，而模型加载多数用在模型推理中，它们存在两个文件中，故我们在推理过程中要先实列化模型】

# 加载模型
model_test1 = TheModelClass()# 加载模型时应先实例化模型# load_state_dict()函数接收一个字典，所以不能直接将'./model/model_state_dict.pth'传入，而是先使用load函数将保存的模型参数反序列化
model_test1.load_state_dict(torch.load('./model/model_state_dict.pth'))
model_test1.eval()# 模型推理时设置

​  在上述的代码注释中我有写到，我们使用

load_state_dict()

加载模型时先需要使用load方法将保存的模型参数反序列化，load后的结果是一个字典，这时就可以通过

load_state_dict()

方法来加载了。

  这里我来简单说一下我理解的反序列化，其和序列化是相对应的一个概念。序列化就是把内存中的数据保存到磁盘中，像我们使用

torch.save()

方法保存模型就是序列化；而反序列化则是将硬盘中的数据加载到内存当中，显然我们加载模型的过程就是反序列化过程。【大致的意思如下图所示，偶然在水群的时候看到一个画图软件，是不是还挺好看的🍧🍧🍧】

image-20221019210419904

方式2

  方式2非常简单，直接上代码：

# 保存模型
torch.save(model,'./model/model.pt')#这里我们保存模型的后缀名取.pt

# 加载模型
model_test2 = torch.load('./model/model.pt')     
model_test2.eval()# 模型推理时设置

  但是这种方式是不推荐使用的，因为你使用这种方式保存模型，然后再加载时会遇到各种各样的错误。为了加深大家理解，我们来看这样的一个例子。文件的结构如下图所示：

​  

models.py

文件中存储的是模型的定义，其位于文件夹models下。

save_model.py

文件中写的是保存模型的代码，如下：

from models.models import TheModelClass
from torch import optim
import torch

#模型初始化
model = TheModelClass()# 初始化优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)# ## 保存加载方式2——save/load# # 保存模型# torch.save(models, './models/models.pt')

执行此文件后，会生成

models.pt

文件，我们在执行

load_mode.py

文件即可实现加载，

load_mode.py

内容如下：

from models.models import TheModelClass
import torch

## 加载方式2# 加载模型
model_test2 = TheModelClass()
model_test2 = torch.load('./models/models.pt')     
model_test2.eval()# 模型推理时设置print(model_test2)

  此时我们可以正常加载。但如果我们将models文件夹修改为model，如下：

image-20221019215413384

​  此时我们在使用如下代码加载模型的话就会出现错误：

from models.models import TheModelClass
import torch

## 加载方式2# 加载模型
model_test2 = TheModelClass()
model_test2 = torch.load('./model/models.pt')#这里需要修改一下文件路径  
model_test2.eval()# 模型推理时设置print(model_test2)

image-20221019215350594

​  出现这种错误的原因是使用方式2进行模型保存的时候会把模型结构定义文件路径记录下来，加载的时候就会根据路径解析它然后装载参数；当把模型定义文件路径修改以后，使用torch.load(path)就会报错。

  其实使用方式2进行模型的保存和加载还会存在各种问题，感兴趣的可以看看这篇博文。总之，在我们今后的使用中，尽量不要用方式2来加载模型。🌱🌱🌱

方式3

​  pytorch还为我们提供了一种模型保存与加载的方式——checkpoint。这种方式保存的是一个字典，如果我们程序在运行中由于某种原因异常中止，那么这种方式可以很方便的让我们接着上次训练，正因为这样，我非常推荐大家使用这种方式进行模型的保存与加载。下面就让我们一起来看看方式3是如何使用的吧！！！🍥🍥🍥

  首先，我们同样使用

torch.save

来保存模型，但是这里保存的是一个字典，里面可以填入你需要保存的参数，如下：

# 保存checkpoint
torch.save({'epoch':epoch,'model_state_dict':model.state_dict(),'optimizer_state_dict':optimizer.state_dict(),'loss':loss
            
            },'./model/model_checkpoint.tar'#这里的后缀名官方推荐使用.tar)

​ 接着我们来看看如何加载checkpoint，代码如下：

# 加载checkpoint
model_checkpoint = TheModelClass()
optimizer =  optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
checkpoint = torch.load('./model/model_checkpoint.tar')# 先反序列化模型
model_checkpoint.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']

  看了我上文的介绍，大家是否知道如何使用

checkpoint

了呢，我想大家都会觉得这个不是很难，但要自己写可能还是不好把握，那么第一次就让我来带领大家看看如何在代码中使用

checkpoint

吧！！！🍵🍵🍵

​  这节我采用cifar10数据集实现物体分类的例子，我的这篇博文对其进行了详细介绍，那么这里介绍

checkpoint

我将利用这个demo来为大家讲解。首先我们直接来看模型保存的完整代码，如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision

device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")#1、准备数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)#2、加载数据集
train_dataset_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=100)
test_dataset_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=100)#3、搭建神经网络classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__()
        self.model1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3,32,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,32,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,64,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024,64),
            nn.Linear(64,10))defforward(self,input):input= self.model1(input)returninput#4、创建网络模型
net = Net()#5、设置损失函数、优化器#损失函数
loss_fun = nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵
loss_fun = loss_fun.to(device)#优化器
learning_rate =1e-2
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), learning_rate)#SGD:梯度下降算法#6、设置网络训练中的一些参数
total_train_step =0#记录总计训练次数
total_test_step =0#记录总计测试次数
Max_epoch =10#设计训练轮数#7、开始进行训练for epoch inrange(Max_epoch):print("---第{}轮训练开始---".format(epoch))

    net.train()#开始训练，不是必须的，在网络中有BN，dropout时需要#由于训练集数据较多，这里我没用训练集训练，而是采用测试集（test_dataset_loader）当训练集，但思想是一致的for data in test_dataset_loader:      
        imgs, targets = data
        targets = targets.to(device)
        outputs = net(imgs)#比较输出与真实值，计算Loss
        loss = loss_fun(outputs, targets)#反向传播，调整参数
        optimizer.zero_grad()#每次让梯度重置
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_train_step +=1if total_train_step %50==0:print("---第{}次训练结束, Loss:{})".format(total_train_step, loss.item()))if(epoch+1)%2==0:# 保存checkpoint
        torch.save({'epoch': epoch,'model_state_dict': net.state_dict(),'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),'loss': loss

        },'./model/model_checkpoint_epoch_{}.tar'.format(epoch)# 这里的后缀名官方推荐使用.tar)if epoch >5:print("---意外中断---")break

  整个流程和这篇文章基本一致，不清楚的建议先花几分钟阅读一下哈。🍍🍍🍍主要区别就是在最后保存模型的时候我使用了

checkpoint

进行保存，且两个epoch保存一次。当epoch=6时，我设置了一个break模拟程序意外中断，中断后可以来看一下终端的输出信息，如下图所示：

image-20221020205812755

  我们可以看到在进行第6轮循环时，程序中断了，此时最新的保存的模型是第五次训练结果，如下：

image-20221020210016763

  同时注意到第5次训练结束的loss在2.0左右，如果我们下次接着训练，损失应该是在2.0附近。🍊🍊🍊

​  好了，上面由于一些糟糕的原因导致程序中断了，现在我想接着上次训练的结果继续训练，我该怎么办呢？代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision

device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")#1、准备数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)#2、加载数据集
train_dataset_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=100)
test_dataset_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=100)#3、搭建神经网络classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__()
        self.model1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3,32,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,32,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,64,5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024,64),
            nn.Linear(64,10))defforward(self,input):input= self.model1(input)returninput#4、创建网络模型
net = Net()#5、设置损失函数、优化器#损失函数
loss_fun = nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵
loss_fun = loss_fun.to(device)#优化器
learning_rate =1e-2
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), learning_rate)#SGD:梯度下降算法#6、设置网络训练中的一些参数
total_train_step =0#记录总计训练次数
total_test_step =0#记录总计测试次数
Max_epoch =10#设计训练轮数########################################################################################### 加载checkpoint
checkpoint = torch.load('./model/model_checkpoint_epoch_5.tar')# 先反序列化模型
net.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
start_epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']###########################################################################################7、开始进行训练for epoch inrange(start_epoch+1, Max_epoch):print("---第{}轮训练开始---".format(epoch))

    net.train()#开始训练，不是必须的，在网络中有BN，dropout时需要for data in test_dataset_loader:
        imgs, targets = data
        targets = targets.to(device)
        outputs = net(imgs)#比较输出与真实值，计算Loss
        loss = loss_fun(outputs, targets)#反向传播，调整参数
        optimizer.zero_grad()#每次让梯度重置
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_train_step +=1if total_train_step %50==0:print("---第{}次训练结束, Loss:{})".format(total_train_step, loss.item()))if(epoch+1)%2==0:# 保存checkpoint
        torch.save({'epoch': epoch,'model_state_dict': net.state_dict(),'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),'loss': loss

        },'./model/model_checkpoint_epoch_{}.tar'.format(epoch)# 这里的后缀名官方推荐使用.tar)

  这里的代码相较之前的多了一个加载

checkpoint

的过程，我将其截取出来，如下图所示：

image-20221020210641992

  通过加载

checkpoint

我们就保存了之前训练的参数，进而实现断点续训练，我们直接来看执行此代码的结果，如下图所示：

image-20221020210912925

​  从上图可以看出我们的训练是从第6轮开始的，并且初始的loss为1.99，和2.0接近。这就说明了我们已经实现了中断后恢复训练的操作。

🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸

  这里我简单的说两句，上文介绍

checkpoint

的用法时，训练中断和训练恢复我是放在两个文件中的进行的，但是在实际中我们肯定是在一个文件中运行，那这该怎么办呢？其实方法很简单啦，我们只需要设置一个if条件将加载

checkpoint

的部分放在训练文件中，然后设置一个参数来控制if条件的执行即可。具体细节我就不给大家介绍了，如果有不明白的评论区见吧！！！🌿🌿🌿🌿

🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸🌸

总结

  这部分还是蛮简单的，但一些细节还是需要大家自行考量，我就为大家介绍到这里啦，希望大家都能够有所收获吧。🥂🥂🥂

如若文章对你有所帮助，那就🛴🛴🛴

在这里插入图片描述

标签： pytorch save load checkpoint
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/127439479
版权归原作者 秃头小苏 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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