Linux下PyTorch的模型保存与加载技巧是什么

在Linux环境下，使用PyTorch进行模型保存和加载时，可以采用以下技巧：

1. 保存整个模型： 使用torch.save()函数可以保存整个模型的状态字典。这样做的好处是可以在以后轻松地恢复整个模型。

   import torch
   import torchvision.models as models
   
   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
   

2. 加载整个模型： 使用torch.load()函数加载模型的状态字典，并使用load_state_dict()方法将其应用到模型实例上。

   model = models.resnet18(pretrained=False)
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
   

3. 保存和加载模型结构： 如果只想保存模型的结构，可以使用torch.save()函数将模型实例序列化为一个字符串。

   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model, 'model_structure.pth')
   

   加载模型结构时，需要先创建一个相同结构的模型实例，然后使用torch.load()函数加载序列化的模型实例。

   model = torch.load('model_structure.pth')
   

4. 保存和加载模型参数： 如果只想保存模型的参数，可以使用model.state_dict()方法获取模型的状态字典，然后使用torch.save()函数将其保存。

   model = models.resnet18(pretrained=True)
   torch.save(model.state_dict(), 'model_parameters.pth')
   

   加载模型参数时，需要先创建一个相同结构的模型实例，然后使用load_state_dict()方法将状态字典加载到模型实例中。

   model = models.resnet18(pretrained=False)
   model.load_state_dict(torch.load('model_parameters.pth'))
   

5. 使用map_location参数： 在加载模型时，如果需要在不同的设备（如CPU和GPU）之间加载模型，可以使用map_location参数指定设备。

   # 在CPU上加载模型
   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
   
   # 在GPU上加载模型（假设GPU可用）
   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))
   

6. 使用strict=False参数： 在加载模型参数时，如果模型的结构发生了变化，可以使用strict=False参数忽略不匹配的参数。

   model.load_state_dict(torch.load('model_parameters.pth'), strict=False)
   

总之，在使用PyTorch进行模型保存和加载时，可以根据实际需求选择合适的方法。同时，注意在不同设备之间加载模型时使用map_location参数，以及在模型结构发生变化时使用strict=False参数。