[人工智能]Pytorch学习 - 保存模型和重新加载

参考资料：
Pytorch官方文档链接
某博客

1. 3个函数

1. torch.save() : 讲一个序列化对象保存到磁盘中。使用python的pickle工具。 模型 (model)、张量 (tensor) 和各种对象的字典 (dict) 都可以用这个函数保存。
2. torch.load() ：将pickle对象文件反序列化到内存中，也便于将数据加载到设备中
3. torch.nn.Module.load_state_dict()：加载模型的参数 state_dict介绍
   Pytorch中，torch.nn.Module里面的可学习参数（weights和biases）都存在model.parameters()中。

2. 模型不同后缀名的区别

pytorch常见保存模型文件的后缀名有 .pt , .pth,.pkl。其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已），在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同。

3. 保存和重载模型

保存模型主要有两种方式：
（1）只保存模型的参数，之后使用时再重新构建一个同样结构的新模型，然后把保存的参数导入新模型。（推荐）

# 保存
torch.save(**model.state_dict()**,PATH)
# 读取
model = TheModelClass(*args,**kwargs) # 需要重新定义模型结构
**model.load_state_dict(torch.load(PATH))**  # 根据模型结构，调用模型参数
model.eval() # ??

（2）将整个模型保存下来，然后直接加载整个模型。（有点耗费内存…）

# 保存
torch.save(**model**,PATH)
# 读取
**model = torch.load(PATH)**  # 不需要重构模型结构，直接load即可
model.eval()

（3）如果没有训练完，仍然需要继续训练，除了model_state_dict需要保存，还需要保存optimizer_state_dict,epoch和loss。

# 保存
torch.save({
            'epoch': epoch,
            'model_state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
            'loss': loss,
            ...
            }, PATH)

# 加载 相比于前面只需要加载load_state_dict，还需要加载optimizer,epoch,loss等参数
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
optimizer = TheOptimizerClass(*args, **kwargs)

checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']

model.eval()
# - or -
model.train()