pytorch模型儲存與載入中的一些問題實戰記錄

本篇文章給大家帶來了關於Python的相關知識，其中主要介紹了關於pytorch模型儲存與載入中的一些問題實戰記錄，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

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一、torch中模型儲存和載入的方式

1、模型引數和模型結構儲存和載入

torch.save(model,path)
torch.load(path)
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2、只儲存模型的引數和載入——這種方式比較安全，但是比較稍微麻煩一點點

torch.save(model.state_dict(),path)
model_state_dic = torch.load(path)
model.load_state_dic(model_state_dic)
登入後複製

二、torch中模型儲存和載入出現的問題

1、單卡模型下儲存模型結構和引數後載入出現的問題

模型儲存的時候會把模型結構定義檔案路徑記錄下來，載入的時候就會根據路徑解析它然後裝載引數；當把模型定義檔案路徑修改以後，使用torch.load(path)就會報錯。

把model資料夾修改為models後，再載入就會報錯。

import torch
from model.TextRNN import TextRNN
 
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN.bin')
print('load_model',load_model)
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這種儲存完整模型結構和引數的方式，一定不要改動模型定義檔案路徑。

2、多卡機器單卡訓練模型儲存後在單卡機器上載入會報錯

在多卡機器上有多張顯示卡0號開始，現在模型在n>=1上的顯示卡訓練儲存後，拷貝在單卡機器上載入

import torch
from model.TextRNN import TextRNN
 
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin')
print('load_model',load_model)
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會出現cuda device不匹配的問題——你儲存的模程式碼段小部件型是使用的cuda1，那麼採用torch.load()開啟的時候，會預設的去尋找cuda1，然後把模型載入到該裝置上。這個時候可以直接使用map_location來解決，把模型載入到CPU上即可。

load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin',map_location=torch.device('cpu'))
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3、多卡訓練模型儲存模型結構和引數後載入出現的問題

當用多GPU同時訓練模型之後，不管是採用模型結構和引數一起儲存還是單獨儲存模型引數，然後在單卡下載入都會出現問題

a、模型結構和引數一起保然後在載入

torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
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模型訓練的時候採用上述多程序的方式，所以你在載入的時候也要宣告，不然就會報錯。

b、單獨儲存模型引數

model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
state_dict = torch.load('train_model/clip/experiment.pt')
model.load_state_dict(state_dict)
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同樣會出現問題，不過這裡出現的問題是引數字典的key和模型定義的key不一樣

原因是多GPU訓練下，使用分散式訓練的時候會給模型進行一個包裝，程式碼如下：

model = torch.load('train_model/clip/Vtransformers_bert_6_layers_encoder_clip.bin')
print(model)
model.cuda(args.local_rank)
。。。。。。
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],find_unused_parameters=True)
print('model',model)
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包裝前的模型結構：

包裝後的模型

在外層多了DistributedDataParallel以及module，所以才會導致在單卡環境下載入模型權重的時候出現權重的keys不一致。

三、正確的儲存模型和載入的方法

    if gpu_count > 1:
        torch.save(model.module.state_dict(),save_path)
    else:
        torch.save(model.state_dict(),save_path)
    model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
    state_dict = torch.load(save_path)
    model.load_state_dict(state_dict)
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這樣就是比較好的正規化，載入不會出錯。

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