pytorch读取当前路径下的模型

时间: 2023-05-21 22:04:07 浏览: 80

Pytorch之保存读取模型实例

在PyTorch中，保存和读取模型是训练过程中的重要环节，这有助于我们持久化模型，以便于后续的使用、继续训练或部署。本文将详细阐述如何在PyTorch中实现模型的保存和读取。 PyTorch提供了两种主要的文件格式来保存模型：`.t7` 和 `.pth`。`.t7` 文件格式源自早期的Torch7库，而`.pth` 是Python通用的 pickle 格式，用于序列化对象。在Keras中，模型通常被保存为`.h5`文件。保存模型的步骤如下： 1. 创建一个字典，将模型的状态字典（`model.state_dict()`）和其他重要信息（如训练的epoch数）存入其中。例如： ```python state = { 'state': model.state_dict(), 'epoch': epoch } ``` 2. 使用 `torch.save()` 函数将字典保存到指定路径。例如，创建一个名为`checkpoint`的目录，然后将模型保存为`autoencoder.t7`： ```python if not os.path.isdir('checkpoint'): os.mkdir('checkpoint') torch.save(state, './checkpoint/autoencoder.t7') ``` 这里，`torch.save()` 接受一个字典作为参数，允许我们保存更多的信息，而不仅仅是模型的权重。读取模型则相对简单，主要通过 `torch.load()` 函数加载保存的文件，并使用 `model.load_state_dict()` 更新模型的权重。以下是一个例子： ```python if os.path.isdir('checkpoint'): try: checkpoint = torch.load('./checkpoint/autoencoder.t7') model.load_state_dict(checkpoint['state']) start_epoch = checkpoint['epoch'] print('===> Load last checkpoint data') except FileNotFoundError: print('Can\'t found autoencoder.t7') else: start_epoch = 0 print('===> Start from scratch') ``` 这段代码首先检查`checkpoint`目录是否存在，如果存在，则尝试加载`.t7`文件。加载成功后，模型的权重会被更新，并从保存的epoch数开始继续训练。对于官方预训练模型，通常推荐使用`.pth`格式，因为它们通常会检查模型的格式。例如，PyTorch提供的VGG19模型加载代码如下： ```python def vgg19(pretrained=False, **kwargs): """VGG 19-layer model (configuration "E") Args: pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet """ model = VGG(make_layers(cfg['E']), **kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['vgg19'])) return model ``` 这里，`model_zoo.load_url()` 会自动下载并加载预训练模型的`.pth`文件。值得注意的是，如果模型是从其他框架（如Caffe）转换而来，可能存在格式不兼容的问题。在这种情况下，可以直接使用 `torch.load()` 加载`.pth`文件，如下所示： ```python model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir + 'vgg_conv.pth')) ``` 这样，无论模型的来源如何，都可以使用PyTorch的读取函数正确地加载权重。 PyTorch提供了灵活的工具来保存和加载模型，使得模型的迁移、复用和持续训练变得容易。了解这些基本操作对于任何PyTorch开发者来说都是至关重要的。

可以使用以下代码读取当前路径下的模型： ```python import torch model_path = "./model.pth" # 模型文件路径 model = torch.load(model_path) ``` 其中，`model.pth`是你要读取的模型文件名，`model`是读取到的模型对象。

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