[Pytorch]Pytorch 保存模型与加载模型(转)

Posted 2021-01-25 kk17

转自：知乎

目录：

• 保存模型与加载模型
• 冻结一部分参数，训练另一部分参数
• 采用不同的学习率进行训练

1.保存模型与加载

简单的保存与加载方法：

# 保存整个网络

torch.save(net, PATH)

# 保存网络中的参数, 速度快，占空间少

torch.save(net.state_dict(),PATH)

#--------------------------------------------------

#针对上面一般的保存方法，加载的方法分别是：

model_dict=torch.load(PATH)

model_dict=model.load_state_dict(torch.load(PATH))

然而，在实验中往往需要保存更多的信息，比如优化器的参数，那么可以采取下面的方法保存：

torch.save({‘epoch‘: epochID + 1, ‘state_dict‘: model.state_dict(), ‘best_loss‘: lossMIN,

‘optimizer‘: optimizer.state_dict(),‘alpha‘: loss.alpha, ‘gamma‘: loss.gamma},

checkpoint_path + ‘/m-‘ + launchTimestamp + ‘-‘ + str("%.4f" % lossMIN) + ‘.pth.tar‘)

以上包含的信息有，epochID, state_dict, min loss, optimizer, 自定义损失函数的两个参数；格式以字典的格式存储。

加载的方式：

def load_checkpoint(model, checkpoint_PATH, optimizer):

if checkpoint != None:

model_CKPT = torch.load(checkpoint_PATH)

model.load_state_dict(model_CKPT[‘state_dict‘])

print(‘loading checkpoint!‘)

optimizer.load_state_dict(model_CKPT[‘optimizer‘])

return model, optimizer

其他的参数可以通过以字典的方式获得

但是，但是，我们可能修改了一部分网络，比如加了一些，删除一些，等等，那么需要过滤这些参数，加载方式：

def load_checkpoint(model, checkpoint, optimizer, loadOptimizer):

if checkpoint != ‘No‘:

print("loading checkpoint...")

model_dict = model.state_dict()

modelCheckpoint = torch.load(checkpoint)

pretrained_dict = modelCheckpoint[‘state_dict‘]

# 过滤操作

new_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict.keys()}

model_dict.update(new_dict)

# 打印出来，更新了多少的参数

print(‘Total : {}, update: {}‘.format(len(pretrained_dict), len(new_dict)))

model.load_state_dict(model_dict)

print("loaded finished!")

# 如果不需要更新优化器那么设置为false

if loadOptimizer == True:

optimizer.load_state_dict(modelCheckpoint[‘optimizer‘])

print(‘loaded! optimizer‘)

else:

print(‘not loaded optimizer‘)

else:

print(‘No checkpoint is included‘)

return model, optimizer

2.冻结部分参数，训练另一部分参数

1）添加下面一句话到模型中

for p in self.parameters():

p.requires_grad = False

比如加载了resnet预训练模型之后，在resenet的基础上连接了新的模快，resenet模块那部分可以先暂时冻结不更新，只更新其他部分的参数，那么可以在下面加入上面那句话

class RESNET_MF(nn.Module):

def init(self, model, pretrained):

super(RESNET_MF, self).__init__()

self.resnet = model(pretrained)

for p in self.parameters():

p.requires_grad = False

self.f = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 512, 1))

self.g = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 512, 1))

self.h = SpectralNorm(nn.Conv2d(2048, 2048, 1))

...

同时在优化器中添加：filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999),

eps=1e-08, weight_decay=1e-5)

2) 参数保存在有序的字典中，那么可以通过查找参数的名字对应的id值，进行冻结

查找的代码：

 model_dict = torch.load(‘net.pth.tar‘).state_dict()

dict_name = list(model_dict)

for i, p in enumerate(dict_name):

print(i, p)

保存一下这个文件，可以看到大致是这个样子的：

0 gamma

1 resnet.conv1.weight

2 resnet.bn1.weight

3 resnet.bn1.bias

4 resnet.bn1.running_mean

5 resnet.bn1.running_var

6 resnet.layer1.0.conv1.weight

7 resnet.layer1.0.bn1.weight

8 resnet.layer1.0.bn1.bias

9 resnet.layer1.0.bn1.running_mean

....

同样在模型中添加这样的代码：

for i,p in enumerate(net.parameters()):

if i < 165:

p.requires_grad = False

在优化器中添加上面的那句话可以实现参数的屏蔽