基于python介绍pytorch保存和恢复参数

基于python介绍pytorch保存和恢复参数

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一、读写文件

1.加载和保存张量

2.加载和保存模型

一、读写文件 1.加载和保存张量 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F import os path = os.path.join(os.getcwd(), "") x = torch.arange(4) torch.save(x, path + "x-file")

现在我们可以将存储在文件中的数据读回内存

x2 = torch.load(path + "x-file") x2 tensor([0, 1, 2, 3])

我们可以存储一个张量列表,然后把他们读回内存

y = torch.zeros(4) torch.save([x, y], path + 'x-file') x2, y2 = torch.load(path + 'x-file') (x2, y2) (tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))

我们甚至可以写入或读取从字符串映射到张量的字典。当我们要读取或写入模型中的所有权重时,这很方便

mydict = {'x': x, 'y': y} torch.save(mydict, path + 'mydict') mydict2 = torch.load('mydict') mydict2 {'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])} 2.加载和保存模型

保存单个权重向量确实有用,但是如果我们想保存整个模型,并在之后加载他们,单独保存每个向量则会变得很麻烦。毕竟,我们可能有数百个参数分布在各处。深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络。需要注意的细节是,这里的保存模型并不是保存整个模型,而只是保存了其中的所有参数。
为了恢复模型,我们需要用代码生成框架,然后从磁盘加载参数。

net = MLP() X = torch.randn(size=(2, 20)) Y = net(X)

我们将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中

torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params')

为了恢复模型,我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。这里我们不需要随机初始化模型参数,而是直接读取文件中的参数

clone = MLP() clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params')) clone.eval() MLP(   (hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)   (out): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) )

由于两个实例具有相同的模型参数,在输入相同的X时,两个实例的计算结果应该相同

Y_clone = clone(X) Y_clone == Y tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],         [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])

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