PyTorch Linux环境下如何进行模型保存与加载

在PyTorch中，模型的保存与加载通常使用torch.save()和torch.load()函数。以下是在Linux环境下进行模型保存与加载的基本步骤：

模型保存

1. 定义模型： 首先，你需要定义你的模型。例如：

   import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.fc(x) 

2. 实例化模型： 创建模型的一个实例。

   model = MyModel() 

3. 保存模型： 使用torch.save()函数保存整个模型或仅保存模型的状态字典。

   # 保存整个模型 torch.save(model, 'model.pth') # 或者只保存模型的状态字典 torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pth') 

模型加载

1. 加载模型： 使用torch.load()函数加载模型或模型的状态字典。

   # 加载整个模型 loaded_model = torch.load('model.pth') # 或者加载模型的状态字典 model_state_dict = torch.load('model_state_dict.pth') loaded_model = MyModel() # 创建一个新的模型实例 loaded_model.load_state_dict(model_state_dict) # 加载状态字典到模型实例 

注意事项

• 设备兼容性：如果你在一个设备上训练模型（例如GPU），而在另一个设备上加载模型（例如CPU），可能会遇到设备不匹配的问题。可以使用map_location参数来指定加载模型时的设备：

  # 从GPU加载到CPU model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')) # 或者从CPU加载到GPU（假设你有可用的GPU） model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda')) 

• 版本兼容性：确保保存和加载模型的PyTorch版本相同或兼容，否则可能会遇到不兼容的问题。

• 安全性：torch.load()函数在加载不受信任的文件时可能存在安全风险，因为它会执行文件中的代码。确保只加载来自可信来源的模型文件。

通过以上步骤，你可以在Linux环境下轻松地进行PyTorch模型的保存与加载。