torch.save和save_models的区别

`torch.save` 和 `save_models` 都是 PyTorch 中用于保存模型和其状态的重要函数，但在实际用途上有一些细微差别：

`torch.save` 是一个通用的模型保存工具，它能够保存整个模型的状态，包括模型结构、权重以及优化器状态等信息。这个函数可以用于保存单个模型或检查点，例如训练好的模型文件：

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
torch.save({
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}, 'my_model.pth')

而 `save_models` 这个术语并不直接对应于 PyTorch 的标准库函数，可能是某个特定框架或库自定义的一个函数名，它可能用于组织复杂的模型结构，比如在一个项目中保存多个相关的模型，如主模型及其辅助模型。如果有的话，它的作用可能是按需保存一组模型，每个模型都有独特的标识。

如果你是指PyTorch官方库中的API，那么并没有 `save_models` 这个函数。如果遇到类似名称的函数，那通常是在特定的库或项目中为简化操作而定制的。

相关问题

torch.save(G.state_dict(), f"./models/generator_{epoch}.pt") 解释

这是一个用于保存 PyTorch 中模型参数的函数。其中 G 是 PyTorch 中的模型，state_dict() 函数将模型的每个层的权重和偏差作为 key-value 对保存在一个字典中。torch.save 函数则将该字典保存为二进制文件，其中包含了模型的所有参数。epoch 是当前训练的轮数，用于保存每个训练轮次的模型参数。保存模型参数的目的是为了在不同的场景下可以重新加载已经训练好的模型。

接着上面的代码，解释下面代码all_correct_num = 0 all_sample_num = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): test_x = test_x.to(device) test_label = test_label.to(device) predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_y =torch.argmax(predict_y, dim=-1) current_correct_num = predict_y == test_label all_correct_num += np.sum(current_correct_num.to('cpu').numpy(), axis=-1) all_sample_num += current_correct_num.shape[0] acc = all_correct_num / all_sample_num print('accuracy: {:.3f}'.format(acc), flush=True) if not os.path.isdir("models"): os.mkdir("models") torch.save(model, 'models/mnist_{:.3f}.pkl'.format(acc)) if np.abs(acc - prev_acc) < 1e-4: break prev_acc = acc

这段代码是用于在测试集上评估模型的准确率，并根据准确率保存最佳模型的代码。首先，我们初始化 `all_correct_num` 和 `all_sample_num` 为 0，用于统计所有测试样本中预测正确的数量和总样本数量。然后，我们将模型设置为评估模式（model.eval()）。

接下来，我们遍历测试集的每个样本。对于每个样本，我们将输入数据和标签数据移动到设备上，并使用模型进行预测（model(test_x.float())）。为了计算准确率，我们使用 `torch.argmax()` 找到预测结果的最大值所在的索引，即预测的类别。然后，我们将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔张量 `current_correct_num`，其中预测正确的位置为 True，预测错误的位置为 False。我们使用 `np.sum()` 将布尔张量转换为整数张量，并在 CPU 上计算所有正确预测的数量，并将其加到 `all_correct_num` 中。同时，我们还需要将当前批次的样本数量加到 `all_sample_num` 中。

在遍历完所有测试样本后，我们计算准确率 `acc`，即所有正确预测的数量除以总样本数量。然后，我们将准确率打印出来。如果 "models" 文件夹不存在，则创建该文件夹。接下来，我们使用 `torch.save()` 将模型保存到以准确率命名的文件中，例如 "mnist_0.980.pkl"。如果当前准确率与上一次的准确率差异小于 1e-4，即准确率没有显著提高，则跳出训练循环。

这段代码的目的是为了在训练过程中保存最佳模型，并在准确率不再显著提高时停止训练，以避免过拟合。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。