我需要将训练好的模型的"epoch", "generator", "discriminator", "optimizer_g"这四个参数都导出来
时间: 2023-06-29 11:17:18 浏览: 35
你可以使用 PyTorch 的 `state_dict()` 方法将模型的参数导出为字典类型,然后根据需要对字典进行处理。例如,假设你已经训练好了一个名为 `model` 的模型,你可以使用以下代码将模型的参数导出为字典类型:
```python
model_dict = {
'epoch': epoch,
'generator': model.generator.state_dict(),
'discriminator': model.discriminator.state_dict(),
'optimizer_g': model.optimizer_g.state_dict()
}
```
其中 `epoch` 表示当前的训练轮数,`model.generator.state_dict()`、`model.discriminator.state_dict()` 和 `model.optimizer_g.state_dict()` 分别表示 generator、discriminator 和 optimizer_g 的参数字典。你可以根据需要自行修改这些参数的名称。
然后,你可以使用 `torch.save()` 方法将导出的字典类型保存到文件中:
```python
torch.save(model_dict, 'model_params.pth')
```
这样,你就可以将训练好的模型的参数导出并保存到文件中了。
相关问题
Unexpected key(s) in state_dict: "epoch", "generator", "discriminator", "optimizer_g".
这个错误是由于在加载模型参数时,发现了一些在模型参数字典中未定义的键,这些键可能是在保存模型参数时额外添加的其他信息。如果你确定这些键不会影响到模型的加载和使用,可以尝试在加载模型参数时忽略这些键。你可以使用 `strict=False` 参数来忽略这些错误,如下所示:
```python
model.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)
```
如果你需要对这些额外的键进行处理,你可以先加载模型参数字典,然后再手动将这些键删除或更新为模型定义的值。
def train(notes, chords, generator, discriminator, gan, loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer): num_batches = notes.shape[0] // BATCH_SIZE for epoch in range(NUM_EPOCHS): for batch in range(num_batches): # 训练判别器 for _ in range(1): # 生成随机的噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(BATCH_SIZE, LATENT_DIM)) # 随机选择一个真实的样本 idx = np.random.randint(0, notes.shape[0], size=BATCH_SIZE) real_notes, real_chords = notes[idx], chords[idx] # 生成假的样本 fake_notes = generator(noise) # 计算判别器的损失函数 real_loss = loss_fn(tf.ones((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([real_notes, real_chords])) fake_loss = loss_fn(tf.zeros((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([fake_notes, chords])) total_loss = real_loss + fake_loss # 计算判别器的梯度并更新参数 grads = tf.gradients(total_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(grads, discriminator.trainable_variables))) # 训练生成器 for _ in range(1): # 生成随机的噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(BATCH_SIZE, LATENT_DIM)) # 计算生成器的损失函数 fake_notes = generator(noise) fake_loss = loss_fn(tf.ones((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([fake_notes, chords])) # 计算生成器的梯度并更新参数 grads = tf.gradients(fake_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(grads, generator.trainable_variables))) # 打印损失函数和精度 print('Epoch {}, Batch {}/{}: Loss={:.4f}'.format(epoch+1, batch+1, num_batches, total_loss)) # 保存模型 if (epoch+1) % 10 == 0: generator.save('generator.h5') discriminator.save('discriminator.h5') gan.save('gan.h5')
这段代码实现了一个基于GAN的音乐生成模型的训练过程。主要流程如下:
1. 根据每个epoch的训练次数(NUM_EPOCHS)和每个batch的大小(BATCH_SIZE),计算出总共需要训练的batch数(num_batches)。
2. 对于每个epoch和每个batch:
a. 从训练数据集(notes和chords)中随机选择BATCH_SIZE个样本(real_notes和real_chords)作为真实样本,同时生成BATCH_SIZE个随机噪声(noise)作为假样本。
b. 训练判别器(discriminator):对于每个样本,计算其对应的损失函数(real_loss或fake_loss),并将它们相加得到判别器的总损失(total_loss)。然后计算判别器的梯度(grads),并使用判别器优化器(discriminator_optimizer)来更新判别器的参数(discriminator.trainable_variables)。
c. 训练生成器(generator):对于每个生成的假样本,计算其对应的损失函数(fake_loss),并计算生成器的梯度(grads),使用生成器优化器(generator_optimizer)来更新生成器的参数(generator.trainable_variables)。
d. 打印当前训练的epoch、batch和总损失(total_loss)。
e. 如果当前epoch是10的倍数,保存生成器模型(generator.h5)、判别器模型(discriminator.h5)和GAN模型(gan.h5)。
这个模型是一个有监督的生成模型,输入是随机噪声和和弦(chords),输出是钢琴音符(notes)。其中,判别器的作用是判断输入的钢琴音符是否是真实的,生成器的作用是将随机噪声和和弦转换为更真实的钢琴音符。GAN则是将判别器和生成器相结合,使得生成器能够生成更真实的钢琴音符,同时让判别器更好地判断真假。