PyTorch模型保存和加载方法详解

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。

一、保存和加载模型

保存模型有两种最基本的方式：

1、保存整个网络： torch.save(net, path1)
加载网络：model=torch.load(path1)

2、只保存网络参数：torch.save(net.state_dict(),path2)
加载网络参数：model.load_state_dict(torch.load(path2))

这种方式是官方推荐的方法，运行速度快，且占空间较小。需要注意的是 net.state_dict() 是将网络参数保存为字典形式（OrderedDict），load_state_dict() 加载的并不是网络参数的pth文件，而是字典。

代码：

import torchvision
import torch

# 加载torchvision中自带的vgg16网络
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

# 保存模型
torch.save(vgg16, "vgg16.pth")

# 加载模型
model=torch.load("vgg16.pth")

# 打印模型
print(model)


# 保存模型参数
torch.save(vgg16.state_dict(),"vgg16_para.pth")

##################################################
# 不建议这样写，虽然可以运行，但会报错
# 加载模型参数
vgg16_para=torch.load("vgg16_para.pth")

# 加载字典
vgg16.load_state_dict(torch.load(vgg16_para))
##################################################

# 应该这样写，不会有问题
# 加载模型，前提是vgg16的模型结构已经定义好了
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_para.pth"))

model=vgg16
print(model)

# 打印模型参数
print(vgg16_para)

二、后缀问题

保存模型的后缀有 .pth、.pt、.pkl、.ckpt 等多种格式，这些后缀都可以使用且没有什么区别，保存的模型大小也一样。以下写法没有区别：

torch.save(vgg16, "vgg16.pt")
torch.save(vgg16,"vgg16.ckpt")
torch.save(vgg16,"vgg16.pth")
torch.save(vgg16,"vgg16.pkl")

且不同后缀保存的文件大小也完全相等：

这样看的话只保存参数只比保存整个网络模型小 7 KB，似乎也不差这点存储空间。

三、模型和参数是可以打印的

通过打印模型就可以清晰地看到模型的结构。

打印模型：print(model)
打印模型参数：print(vgg16_para)

有时候无法用 print(model) 查看模型结构，也可以用 model.children() 方法逐层打印模型：

for i in model.children():
    print(i)

两种方法得到的模型结构是一样的。

网络模型：

# print(model)

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)

参数：

可以看到是以 OrderedDict 格式保存的，数据有很多，图片放不下。