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PyTorch是一个强大的深度学习库，广泛用于构建和训练神经网络。PyTorch的优点之一是它提供了简单有效的函数来保存和加载模型。这对于恢复训练、共享模型或部署模型进行推理等任务特别有用。

保存PyTorch模型

torch.save() 函数用于序列化模型并将其保存到磁盘。这个过程很简单，但是对torch.save()的特性有一个很好的理解将有助于你有效地管理你保存的模型。

保存PyTorch模型的通用语法包括两部分：模型的状态字典和推荐的文件格式，通常以.pt或.pth作为扩展名。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# Example model
eclass SampleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SampleModel, self).__init__()self.layer = nn.Linear(10, 2)def forward(self, x):return self.layer(x)model = SampleModel()# Define a random optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# Specify the path for saving the model
PATH = "./model.pth"# Save the model's state_dict (recommended approach)
torch.save(model.state_dict(), PATH)

这里，state_dict是一个Python字典对象，它存储模型的所有参数和持久缓冲区（例如，运行任何批处理规范层的平均值）。

加载PyTorch模型

torch.load() 函数用于加载已保存的PyTorch模型。要记住的关键一点是，将state_dict 加载到模型中需要使用与保存时相同的体系结构实例化模型类。

# Initialize the model again
model = SampleModel()# Load the weights from the saved file into the model's state_dict
model.load_state_dict(torch.load(PATH))# Remember to set the model to evaluation mode after loading
model.eval()

在此代码片段中，将权重加载到模型中之后，调用model.eval()将模型设置为求值模式至关重要。如果模型包含诸如dropout层或批处理规范化层之类的层，这一点尤其重要，因为它们在评估和训练期间的行为不同。

保存完整模型

如果你不仅想保存state_dict，还想保存整个模型，包括体系结构，可以使用torch.save()。但是，一定要小心，因为保存整个模型会创建一个很大的文件大小，并引入依赖关系

# This saves the entire model including the architecture
torch.save(model, "./full_model.pth")# To load the full model:
model = torch.load("./full_model.pth")
model.eval()

如果你计划重构代码并仍然访问模型权重，则通常不建议使用这种方法，因为加载将使用保存时的代码。与state_dict方法相比，它提供的灵活性较差。

最后总结

在PyTorch中保存和加载模型可以很简单，但需要了解何时使用状态字典而不是整个模型。当你希望干净地存储参数值并保持代码效率时，请使用state_dicts进行保存和加载。只有在必要的情况下保留体系结构时才选择保存整个模型，并认识到所涉及的权衡。无论你是在训练阶段之间进行转换，还是在进行推理部署，PyTorch 的序列化和反序列化都能为你提供所需的必备工具。