這裏在我寫的 Pytorch：一個簡單的神經網絡——分類 的基礎上進行對模型的保存和提取操作。
爲了檢驗保存的模型就是訓練好的模型，先用訓練好的模型做個測試
print(net(torch.tensor([2., 5.]))) # 用模型判斷（2，5）這個點所屬的類別
# tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) # 數據0、1兩個類的概率
Pytorch對模型的報訊提取有兩種方式
-
torch.save(net, 'classnet.pkl')這種方式將會保存整個模型，包括模型的結構和參數
# 保存 torch.save(net, 'data/models/classnet.pkl') # 保存整個網絡（結構+參數） # 提取 net2=torch.load('data/models/classnet.pkl') # 使用demo print(net2(torch.tensor([2., 5.]))) # 通過模型判斷（2，5）這個點的類別 # tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) # 屬於0、1兩個類別的概率 print(net2(torch.tensor([3., 5.]))) # tensor([0.9883, 0.0117], grad_fn=<SoftmaxBackward>) -
torch.save(net.state_dict(), 'classnet_params.pkl')這種方式只保存模型的參數，保存和提取過程的速度會快一些，就是重構的時候需要重新定義模型的結構
# 保存 torch.save(net.state_dict(), 'data/models/classnet_params.pkl') # 只保存網絡中的參數 (速度快, 佔內存少) # 提取 net3=Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2) net3.load_state_dict(torch.load('data/models/classnet_params.pkl')) # 將保存的參數複製到 net3 # 使用demo print(net3(torch.tensor([2., 5.]))) # tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) print(net3(torch.tensor([3., 2.]))) # tensor([0.9694, 0.0306], grad_fn=<SoftmaxBackward>)這裏因爲在同一個文件中進行了模型提取，在重構模型是，可以用
net3=Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)直接進行重構，這利用了上面寫的Net類，如果在另一個py文件中進行模型文件的提取，就需要重新寫這個類，或者import一下這個類，或者通過torch.nn.Sequential()方法快速構建模型結構。
然後通過畫圖的方式直觀看一下三個模型（一開始訓練的、方式1保存的和方式2保存的）
可以看到三個模型的對數據的分類結果是相同的，畫圖可參見 Matplotlib
最後附上所有代碼
import torch
import torch.nn.functional as F # 激勵函數都在這
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(0) # 爲了使每次隨機生成的數據都是一樣的
# 生成訓練數據
n_data = torch.ones(100, 2) # 數據的基本形態，全1矩陣，shape=（100，2）
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1) # 類型0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100) # 類型0 y data (tensor), shape=(100, )
x1 = torch.normal(-2 * n_data, 1) # 類型1 x data (tensor), shape=(100, 1)
y1 = torch.ones(100) # 類型1 y data (tensor), shape=(100, )
# 注意 x, y 數據的數據形式是一定要像下面一樣 (torch.cat 是在合併數據)
x = torch.cat((x0, x1), 0)
y = torch.cat((y0, y1), 0).type(torch.long)
# 爲y改變一下數據類型，因爲網絡的輸出結果是long類型，在計算loss時需要匹配
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__() # 繼承 __init__ 功能
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隱藏層線性輸出
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # 輸出層線性輸出
def forward(self, x): # 這同時也是 Module 中的 forward 功能
x = F.relu(self.hidden(x)) # 激勵函數(隱藏層的線性值)
y = F.softmax(self.predict(x)) # 輸出值
return y
if __name__ == '__main__':
# 聲明一個網絡
net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)
# optimizer 是訓練的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for t in range(100):
res = net(x) # 餵給 net 訓練數據 x, 輸出分析值
loss = loss_func(res, y) # 計算兩者的誤差
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的殘餘更新參數值
loss.backward() # 誤差反向傳播, 計算參數更新值
optimizer.step() # 將參數更新值施加到 net 的 parameters 上
plt.figure(figsize=(12,4))
prediction = torch.max(net(x), 1)[1]
plt.subplot(131, title='net')
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=prediction, lw=0, cmap='RdYlGn')
torch.save(net, 'data/models/classnet.pkl') # 保存整個網絡（結構+參數）
torch.save(net.state_dict(), 'data/models/classnet_params.pkl') # 只保存網絡中的參數 (速度快, 佔內存少)
net2=torch.load('data/models/classnet.pkl')
prediction2 = torch.max(net2(x), 1)[1]
plt.subplot(132, title='net2')
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=prediction2, lw=0, cmap='RdYlGn')
net3=Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)
# 將保存的參數複製到 net3
net3.load_state_dict(torch.load('data/models/classnet_params.pkl'))
prediction3 = torch.max(net3(x), 1)[1]
plt.subplot(133, title='net3')
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=prediction3, lw=0, cmap='RdYlGn')
print(net(torch.tensor([2., 5.])))
print(net2(torch.tensor([2., 5.])))
print(net2(torch.tensor([3., 5.])))
print(net3(torch.tensor([2., 5.])))
print(net3(torch.tensor([3., 2.])))
plt.show()
參考文獻
