pytorch-读写文件

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• 加载和保存张量
• 加载和保存模型参数

 

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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.])}

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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.
net.state_dict()是全部的权重和偏置

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()

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 == Y

说明输出都是一样的：