Linux下PyTorch的模型保存與加載技巧是什么

在Linux環境下，使用PyTorch進行模型保存和加載時，可以采用以下技巧：

1. 保存整個模型： 使用torch.save()函數可以保存整個模型的狀態字典。這樣做的好處是可以在以后輕松地恢復整個模型。

   import torch
   import torchvision.models as models
   
   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
   

2. 加載整個模型： 使用torch.load()函數加載模型的狀態字典，并使用load_state_dict()方法將其應用到模型實例上。

   model = models.resnet18(pretrained=False)
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
   

3. 保存和加載模型結構： 如果只想保存模型的結構，可以使用torch.save()函數將模型實例序列化為一個字符串。

   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model, 'model_structure.pth')
   

   加載模型結構時，需要先創建一個相同結構的模型實例，然后使用torch.load()函數加載序列化的模型實例。

   model = torch.load('model_structure.pth')
   

4. 保存和加載模型參數： 如果只想保存模型的參數，可以使用model.state_dict()方法獲取模型的狀態字典，然后使用torch.save()函數將其保存。

   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model.state_dict(), 'model_parameters.pth')
   

   加載模型參數時，需要先創建一個相同結構的模型實例，然后使用load_state_dict()方法將狀態字典加載到模型實例中。

   model = models.resnet18(pretrained=False)
   model.load_state_dict(torch.load('model_parameters.pth'))
   

5. 使用map_location參數： 在加載模型時，如果需要在不同的設備（如CPU和GPU）之間加載模型，可以使用map_location參數指定設備。

   # 在CPU上加載模型
   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
   
   # 在GPU上加載模型（假設GPU可用）
   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))
   

6. 使用strict=False參數： 在加載模型參數時，如果模型的結構發生了變化，可以使用strict=False參數忽略不匹配的參數。

   model.load_state_dict(torch.load('model_parameters.pth'), strict=False)
   

總之，在使用PyTorch進行模型保存和加載時，可以根據實際需求選擇合適的方法。同時，注意在不同設備之間加載模型時使用map_location參數，以及在模型結構發生變化時使用strict=False參數。