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加载和保存张量
加载和保存模型参数
小结
到目前为止，我们讨论了如何处理数据， 以及如何构建、训练和测试深度学习模型。 然而，有时我们希望保存训练的模型， 以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。 此外，当运行一个耗时较长的训练过程时， 最佳的做法是定期保存中间结果， 以确保在服务器电源被不小心断掉时，我们不会损失几天的计算结果。 因此，现在是时候学习如何加载和存储权重向量和整个模型了。
加载和保存张量
对于单个张量，我们可以直接调用load和save函数分别读写它们。 这两个函数都要求我们提供一个名称，save要求将要保存的变量作为输入。
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
x = torch.arange(4)
torch.save(x, 'x-file')我们现在可以将存储在文件中的数据读回内存。
x2 = torch.load('x-file')
x2
tensor([0, 1, 2, 3])
我们可以存储一个张量列表，然后把它们读回内存。
y = torch.zeros(4)
torch.save([x, y],'x-files')
x2, y2 = torch.load('x-files')
(x2, y2)(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))
我们甚至可以写入或读取从字符串映射到张量的字典。 当我们要读取或写入模型中的所有权重时，这很方便。
mydict = {'x': x, 'y': y}
torch.save(mydict, 'mydict')
mydict2 = torch.load('mydict')
mydict2{'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])}
加载和保存模型参数
保存单个权重向量（或其他张量）确实有用， 但是如果我们想保存整个模型，并在以后加载它们， 单独保存每个向量则会变得很麻烦。 毕竟，我们可能有数百个参数散布在各处。 因此，深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络。 需要注意的一个重要细节是，这将保存模型的参数而不是保存整个模型。 例如，如果我们有一个3层多层感知机，我们需要单独指定架构。 因为模型本身可以包含任意代码，所以模型本身难以序列化。 因此，为了恢复模型，我们需要用代码生成架构， 然后从磁盘加载参数。 让我们从熟悉的多层感知机开始尝试一下。
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(20, 256)
self.output = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
return self.output(F.relu(self.hidden(x)))
net = MLP()
X = torch.randn(size=(2, 20))
Y = net(X)接下来，我们将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中。
torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params')为了恢复模型，我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。 这里我们不需要随机初始化模型参数，而是直接读取文件中存储的参数。
clone = MLP()
clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))
clone.eval()MLP( (hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True) (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) )
由于两个实例具有相同的模型参数，在输入相同的X时， 两个实例的计算结果应该相同。 让我们来验证一下。
Y_clone = clone(X)
Y_clone == Ytensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True], [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])
小结
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save和load函数可用于张量对象的文件读写。 -
我们可以通过参数字典保存和加载网络的全部参数。
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保存架构必须在代码中完成，而不是在参数中完成。
