现有模型的保存与加载（PyTorch版）

我们以VGG16网络为例，来说明现有模型的保存与加载操作。

保存与加载方式均有两种，接下来我们分别来学习这两种方式。注意：保存与加载不在同一个py文件中，我们设定保存操作在save.py文件中，而加载操作在load.py文件中。
保存模型的两种方式如下代码所示，第一种为既保存模型结构，又保存模型参数；第二种只保存模型参数，并且以字典的形式保存。

import torch
import torchvision
 
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
# 保存方式1，模型结构+模型参数
torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth") # 保存路径：vgg16_method1.pth
 
# 保存方式2，模型参数
torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth") # 保存路径：vgg16_method2.pth

加载模型的两种方式如下代码所示。

import torch
 
# 方式1 --》保存方式1，加载模型
model1 = torch.load("vgg16_method1.pth")
print(model1)
 
# 方式2 --》保存方式2，加载模型
model2 = torch.load("vgg16_method2.pth")
print(model2)

打印结果为：

 model1结果为：

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)
  )
)

上述结果是VGG16网络模型结构以及网络模型参数。 

model2结果为：（由于结果太多，故只给出部分结果）

OrderedDict([('features.0.weight', tensor([[[[-0.1638, -0.0292,  0.0316],
          [-0.0149,  0.0681,  0.0458],
          [ 0.0633, -0.0374, -0.0047]],
 
         [[-0.0123, -0.0461,  0.0343],
          [ 0.0207, -0.0128,  0.0107],
          [-0.0181,  0.0154,  0.0320]],
 
         [[-0.0759, -0.1384, -0.0318],
          [ 0.0244, -0.0424,  0.0332],
          [-0.0244,  0.0524,  0.1292]]],
……………………………………

上述结果是VGG16网络模型参数。 

那我们要是想用通过保存方式2所保存的模型参数，该如何使用呢？请看下面代码。
我们先搭建出网络模型结构，随后将保存好的网络模型参数加载到网络模型结构中去。

vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False) # 网络模型结构
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth")) # 加载保存的网络模型参数
print(vgg16)

保存方式1有一个小小的陷阱。

我们通过自己搭建一个网络来说明这个陷阱。
我们在save.py文件中搭建我们的网络结构，并将其保存。

# 陷阱1
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=5)
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x
 
 
tudui = Tudui()
torch.save(tudui, "tudui_method1.pth")

接下来我们按照加载方式1的方法在load.py文件中加载这个模型。

# 陷阱1
model = torch.load("tudui_method1.pth")
print(model)

打印结果为：

AttributeError: Can't get attribute 'Tudui' on __main__' from 'D:/graduate0/pytorch_practice/model_load.py'>

我们发现报错了，错误的原因是不能得到Tudui这个属性。

我们把网络结构添加在load.py文件中。注意：此时不需要创建网络模型，即不用运行tudui=Tudui()这句代码。

from torch import nn
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=5)
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x
 
 
# tudui = Tudui()
model = torch.load("tudui_method1.pth")
print(model)

打印结果为： 

Tudui(
  (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
)