CentOS上PyTorch模型保存与加载技巧

在CentOS上保存和加载PyTorch模型时，可以采用以下技巧：

保存模型

1. 使用torch.save()函数：

   import torch
   import torchvision.models as models
   
   # 创建一个模型实例
   model = models.resnet18(pretrained=True)
   
   # 保存整个模型
   torch.save(model, 'model.pth')
   
   # 或者只保存模型的状态字典
   torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pth')
   

2. 保存额外的信息： 如果需要保存模型的架构、优化器状态等额外信息，可以创建一个字典来存储这些内容：

   checkpoint = {
   
       'epoch': epoch,
       'model_state_dict': model.state_dict(),
       'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
       'loss': loss,
       # 其他需要保存的信息
   }
       
   torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')
   

加载模型

1. 加载整个模型：

   model = torch.load('model.pth')
   model.eval()  # 设置模型为评估模式
   

2. 加载模型的状态字典：

   model = models.resnet18(pretrained=False)  # 创建一个相同架构的新模型
   model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pth'))
   model.eval()  # 设置模型为评估模式
   

3. 加载完整的检查点：

   checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
   model = models.resnet18(pretrained=False)  # 创建一个相同架构的新模型
   model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
   optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
   epoch = checkpoint['epoch']
   loss = checkpoint['loss']
   # 其他需要加载的信息
   

注意事项

1. 设备兼容性： 如果在GPU上训练模型，保存的模型会包含GPU相关的信息。在CPU上加载时，需要将模型移动到CPU：

   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
   

2. 版本兼容性： 确保保存和加载模型时使用的PyTorch版本一致，否则可能会出现不兼容的问题。

3. 安全性： 避免加载来自不可信来源的模型文件，以防止潜在的安全风险。

通过以上技巧，你可以在CentOS上有效地保存和加载PyTorch模型。

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