深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、权重文件的格式

权重文件是指训练好的模型参数文件，不同的深度学习框架和模型可能使用不同的权重文件格式。以下是一些常见的权重文件格式：
PyTorch的模型格式：.pt文件。
Darknet的模型格式：.weight文件。
TensorFlow的模型格式：.ckpt文件。

一、参考文章或视频链接
[1] Navigating Model Weight File Formats: .safetensors, .bin, .pt, HDF5, and Beyond

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

二、保存权重文件

没有人想让自己的辛苦白费，计算好的权重文件就应该保存下来，不仅方便自己，也方便他人。

# Define model
class TheModelClass(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TheModelClass, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# Initialize model
model = TheModelClass()

# Initialize optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Print model's state_dict
print("Model's state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
    print(param_tensor, "\t", model.state_dict()[param_tensor].size())

# Print optimizer's state_dict
print("Optimizer's state_dict:")
for var_name in optimizer.state_dict():
    print(var_name, "\t", optimizer.state_dict()[var_name])

# 保存权重的方法torch.save
torch.save(model.state_dict(), PATH)

二、参考文章或视频链接
[1] SAVING AND LOADING MODELS - Pytorch
[2] MODELS AND PRE-TRAINED WEIGHTS - Pytorch
[3] Introducing TorchVision’s New Multi-Weight Support API - Pytorch
[4] PyTorch Model Eval + Examples

三、加载权重文件

3.1 nn.module.eval()方法

在 PyTorch 中，nn.Module是一个非常重要的类，用于实现各种神经网络层和模型。在使用 nn.Module进行训练和推理时，有时需要将模型设置为评估模式，这可以通过调用eval()方法实现。在评估模式下，PyTorch 中的某些层和操作会发生一些变化，例如 Dropout 和 BatchNormalization 层会被禁用，因为它们在训练和推理时的行为是不同的。此外，在eval()下，模型不会进行梯度计算（这也是预训练的意义所在），这可以提高推理速度并减少内存使用。
使用eval()方法将模型设置为评估模式非常简单，只需要在模型实例上调用该方法即可，调用eval()后，既然不会进行梯度计算，那自然也不会更新权重了，要不然加载好了一个预训练好的权重模型，又被调整了那不是哭死。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-804514.html

3.1 参考文章或视频链接
[1] 《model.eval 至关重要！！！！model.eval()是否开启 BN 和 Dropout 的不同》 - CSDN
[2] What’s the meaning of function eval() in torch.nn module - stackoverflow `self.training=False`

到了这里，关于深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！