《PyTorch模型保存、加载与续训练，手把手教学》

PyTorch 模型保存、加载与续训练

引言：

在深度学习中，模型保存和加载是必不可少的技能。它使您能够在训练过程中或训练后保存模型，以便以后重新使用或继续训练。续训练允许您在保存的模型的基础上继续训练，这对于微调或改进模型非常有用。

本指南将向您展示如何在PyTorch中保存和加载模型，以及如何使用保存的模型进行续训练。我们将逐步介绍每个步骤，并提供示例代码，以便您轻松上手。

一、保存模型：

1. 选择保存方式： PyTorch提供了两种保存模型的方式：

   • torch.save()：此方法将模型的参数和状态保存到一个文件中。
   • torch.jit.save()：此方法将模型转换为TorchScript并保存到一个文件中。

   对于大多数情况，使用 torch.save() 保存模型就足够了。如果需要在不同设备或框架之间共享模型，则可以使用 torch.jit.save()。

2. 保存模型的参数和状态： 使用 torch.save() 保存模型时，您需要提供模型的参数和状态。您可以通过以下方式获取模型的参数和状态：

   model.state_dict()
   

   model.state_dict() 返回一个包含模型所有参数和状态的字典。

3. 将模型保存到文件： 使用 torch.save() 将模型保存到文件时，您需要指定文件路径和文件名。例如：

   torch.save(model.state_dict(), "my_model.pt")
   

   此命令将模型保存到名为 "my_model.pt" 的文件中。

二、加载模型：

1. 加载模型的参数和状态： 使用 torch.load() 加载模型的参数和状态时，您需要指定文件路径和文件名。例如：

   model_state_dict = torch.load("my_model.pt")
   

   此命令将从 "my_model.pt" 文件中加载模型的参数和状态。

2. 将模型的参数和状态加载到模型中： 将模型的参数和状态加载到模型中时，您需要使用 model.load_state_dict() 方法。例如：

   model.load_state_dict(model_state_dict)
   

   此命令将模型的参数和状态加载到模型中。

三、续训练模型：

1. 加载保存的模型： 在续训练模型之前，您需要先加载保存的模型。您可以使用上述步骤加载模型的参数和状态。

2. 重新定义优化器和损失函数： 在续训练模型之前，您需要重新定义优化器和损失函数。这可以与训练新模型的方式相同。

3. 继续训练模型： 在重新定义优化器和损失函数后，您就可以继续训练模型了。您可以使用以下代码继续训练模型：

   for epoch in range(num_epochs):
       # 训练模型
       # ...
   
       # 保存模型
       torch.save(model.state_dict(), "my_model.pt")
   

   此代码将在每个epoch之后保存模型。您可以根据需要调整保存模型的频率。

结语：

本指南介绍了如何在PyTorch中保存和加载模型，以及如何使用保存的模型进行续训练。这些技能对于深度学习的实践非常重要。如果您有任何问题或建议，请随时留言。