一、做法

1.*.pt文件

.pt文件保存的是模型的全部，在加载时可以直接赋值给新变量model = torch.load("filename.pt")。

具体操作:

• （1）. 模型的保存

torch.save(model,"Path/文件名.pt")

这里的Path为你想将模型保存的位置，写完Path后加一个”/”表明进入目录内部，最后给出文件名.pt.

• （2）. 模型的加载

model = torch.load("文件名.pt")

注意：torch.load()的参数使用字符串参数。

2. .pth文件

.pth保存的是模型参数，通过字符字典进行保存，在加载该类文件时应该先实例化一个具体的模型，然后对新建立的空模型，进行参数赋予。

具体操作:

• （1）. 模型的保存

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

• （2）. 模型的加载

model = nn.Module() # 这里要先实例化模型
model.load_state_dict(torch.load("xxx.pth"))

二 、操作实例

1. 这里先定义一个模型作为例子

# Define model
class TheModelClass(nn.Module):
    # 类的初始化
    def __init__(self):
        # 继承父类 nn.Module 的属性和方法
        super(TheModelClass, self).__init__()
        # Inputs_channel, Outputs_channel, kernel_size
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        # 最大池化层，池化核的大小
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 卷积层，池化层，卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 最后接一个线性全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 卷积作用后，使用relu进行非线性化，最后使用池化操作进行特征个数，参数量的降低
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# Initialize model
model = TheModelClass()

# Initialize optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Print model s state_dict
print("Model s state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
    print(param_tensor, "	", model.state_dict()[param_tensor].size())

# Print optimizer s state_dict
print("Optimizer s state_dict:")
for var_name in optimizer.state_dict():
    print(var_name, "	", optimizer.state_dict()[var_name])

2. 目前开始进行模型的保存与加载

PATH = "E:/深度学习/model"
# ######################### 第一种模型保存和加载方式
torch.save(model.state_dict(), PATH+"/TheModuleClass.pth")
model = TheModelClass()
model.load_state_dict(torch.load("E:/深度学习/model/TheModuleClass.pth"))

for param_tensor in model.state_dict():
    print(f"{param_tensor}<<<{model.state_dict()[param_tensor].size()}")
print(model)

# ####### 输出结果
   
conv1.weight<<<torch.Size([6, 3, 5, 5])
conv1.bias<<<torch.Size([6])
conv2.weight<<<torch.Size([16, 6, 5, 5])
conv2.bias<<<torch.Size([16])
fc1.weight<<<torch.Size([120, 400])
fc1.bias<<<torch.Size([120])
fc2.weight<<<torch.Size([84, 120])
fc2.bias<<<torch.Size([84])
fc3.weight<<<torch.Size([10, 84])
fc3.bias<<<torch.Size([10])
TheModelClass(
  (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
   

# ########################### 第二种模型保存和加载方式

torch.save(model, PATH + "/the_module_class.pt")
model = torch.load(PATH + "/the_module_class.pt")

for param_tensor in model.state_dict():
    print(f"{param_tensor} <<< {model.state_dict()[param_tensor].size()}")
print(model)

# ####### 输出结果
   
conv1.weight<<<torch.Size([6, 3, 5, 5])
conv1.bias<<<torch.Size([6])
conv2.weight<<<torch.Size([16, 6, 5, 5])
conv2.bias<<<torch.Size([16])
fc1.weight<<<torch.Size([120, 400])
fc1.bias<<<torch.Size([120])
fc2.weight<<<torch.Size([84, 120])
fc2.bias<<<torch.Size([84])
fc3.weight<<<torch.Size([10, 84])
fc3.bias<<<torch.Size([10])
TheModelClass(
  (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
   

总结

• 这里推荐使用第二种方法，由于保存和加载文件简单，而且生成的二进制文件区分程度高。
• torch.save() 保存模型的参数，为后来模型推理核模型恢复提供了更加方便更加灵活的方法。
• 必定要在模型评估时， 关闭批量规范化和丢弃法, 仅仅在模型训练时有用，模型推理时必定要关闭(所谓模型推理，指是使用模型进行的实际应用)
• 加载.pth 要先实例化，再进行参数的承接。

.pt和.pth文件的保存后的图片，分别如下图所示：