torch常用指令——预训练模型篇

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torch常用指令——预训练模型篇

文章目录

• 一：保存、读取模型参数指令
• 二：专业展示网络结构的方式
• 三：.npy文件的读取
• • • 【setp1】看一看长啥样
    • 【step2】看一看VIT源码中的加载方法
• 四：模型预训练参数的各种哦融合方法
• 五：torch.load()的参数细节

一：保存、读取模型参数指令

import torch
def model():...
net = model()
net.train()
torch.save(net, './model')
torch.save(net.state_dict(), './model_state_dict')
torch.save({'epoch': epochID + 1, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_loss': lossMIN,'optimizer': optimizer.state_dict(),'alpha': loss.alpha, 'gamma': loss.gamma},'./model_multi_params'
)net2 = torch.load('./model')
net3 = model()
net3.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict'))
#torch.load等一系列操作都是用来加载模型、模型参数等类似的文件

二：专业展示网络结构的方式

from torchsummary import summarydef model():passmodel = model()
summary(model,input_size=[(3, 224, 224)], batch_size=2, device="cpu")

注意device='cpu'不能不写，否则会报错。打印结果如下图：

三：.npy文件的读取

np.save生成的文件后缀都是.npy，若用来保存pytorch模型的输出特征，需要先从GPU切换到CPU，然后才能有效执行np.save，生成.npy文件。

下面将VIT比较少见的.npy格式模型参数加载，并选择性的放入模型中：

【setp1】看一看长啥样

打印出的结果：

【step2】看一看VIT源码中的加载方法

可见，基本思路就是先打印出预训练模型的参数，对照着想用的模块名称，用copy_覆盖掉当前模型的对应模块的参数，即可！（注意numpy和torch的格式转换）

四：模型预训练参数的各种哦融合方法

• 两个模型参数不一致，只想加载一致的且属于backbone的模型参数

pretrained_dict = torch.load(pretrained_model)
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if (k in model_dict and 'Prediction' not in k)}
model_dict.update(pretrained_dict)  #更新
model.load_state_dict(model_dict)

• 大模型加载到小模型、小模型加载到大模型、不一致的模型参数曲一致的互融
  model_A.load_state_dict(model_B_state_dict, strict = False)

详情可看:
1.讨论Pytorch中模型加载时参数不一致的情况
2.Pytorch加载预训练模型小结

五：torch.load()的参数细节

torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args)

对于cpu、不同gpu之间版本的转换而言，map_location参数决定了它。

使用方法如下：

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path)
print(next(model.parameters()).device)

结果为：

cuda:0

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
#或者 model = torch.load(model_path, map_location={'cuda:0':'cpu'})
#类似的也可以在不同gpu间转换 model = torch.load(model_path, map_location={'cuda:0':'cuda：1'})
print(next(model.parameters()).device)

结果为：

cpu