- 一、模型参数的保存和加载
- 二、完整模型的保存和加载
- torch.save(module.state_dict(), path)：使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区，然后将参数和缓冲区保存到path所指定的文件存放路径（常用文件格式为.pt、.pth或.pkl）。
- torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict)：从state_dict中加载参数和缓冲区到Module及其子类中 。
- torch.nn.Module.state_dict()函数返回python中的一个OrderedDict类型字典对象，该对象将每一层与它的对应参数和缓冲区建立映射关系，字典的键值是参数或缓冲区的名称。只有那些参数可以训练的层才会被保存到OrderedDict中，例如：卷积层、线性层等。
- Python中的字典类以“键:值”方式存取数据，OrderedDict是它的一个子类，实现了对字典对象中元素的排序（OrderedDict根据放入元素的先后顺序进行排序）。由于进行了排序，所以顺序不同的两个OrderedDict字典对象会被当做是两个不同的对象。
- 示例：
import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) return x # 初始化网络 net = Net() net.conv1.weight[0].detach().fill_(1) net.conv1.weight[1].detach().fill_(2) net.conv1.bias.data.detach().zero_() # 获取state_dict state_dict = net.state_dict() # 字典的遍历默认是遍历key，所以param_tensor实际上是键值 for param_tensor in state_dict: print(param_tensor,'：n',state_dict[param_tensor]) # 保存模型参数 torch.save(state_dict,"net_params.pth") # 通过加载state_dict获取模型参数 net.load_state_dict(state_dict)输出：
- torch.save(module, path)：将训练完的整个网络模型module保存到path所指定的文件存放路径（常用文件格式为.pt或.pth）。
- torch.load(path)：加载保存到path中的整个神经网络模型。
- 示例：
import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) return x # 初始化网络 net = Net() net.conv1.weight[0].detach().fill_(1) net.conv1.weight[1].detach().fill_(2) net.conv1.bias.data.detach().zero_() # 保存整个网络 torch.save(net,"net.pth") # 加载网络 net = torch.load("net.pth")
