Debian上PyTorch模型的保存与加载

在Debian系统上，使用PyTorch保存和加载模型主要涉及以下几个步骤：

保存模型

1. 训练模型： 首先，你需要训练你的模型。这通常涉及定义模型架构、损失函数、优化器，并进行多轮迭代训练。

2. 保存模型： 训练完成后，你可以使用torch.save()函数来保存整个模型或模型的特定部分（如权重和偏置）。以下是保存整个模型的示例代码：

   import torch
   import torchvision.models as models
   
   # 创建一个示例模型
   model = models.resnet18(pretrained=True)
   
   # 假设你已经训练了模型
   # ...
   
   # 保存整个模型
   torch.save(model, 'model.pth')
   

   如果你只想保存模型的权重和偏置，可以使用state_dict()方法：

   # 保存模型的权重和偏置
   torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')
   

加载模型

1. 加载整个模型： 如果你保存了整个模型，可以直接使用torch.load()函数来加载它：

   # 加载整个模型
   model = torch.load('model.pth')
   model.eval()  # 设置模型为评估模式
   

2. 加载模型的权重和偏置： 如果你只保存了模型的权重和偏置，需要先创建一个相同架构的模型实例，然后加载权重：

   # 创建一个相同架构的模型实例
   model = models.resnet18(pretrained=False)
   
   # 加载模型的权重和偏置
   model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
   model.eval()  # 设置模型为评估模式
   

注意事项

• 设备兼容性：如果你在不同的设备（如CPU和GPU）之间保存和加载模型，需要注意设备兼容性。通常，建议在相同的设备上进行保存和加载操作。
• 版本兼容性：不同版本的PyTorch可能会有不同的模型保存格式。确保在加载模型时使用与保存模型时相同或兼容的PyTorch版本。
• 安全性：加载来自不可信来源的模型时要格外小心，因为这可能会导致安全问题。

通过以上步骤，你可以在Debian系统上轻松地保存和加载PyTorch模型。