动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

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节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。
快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。
版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。
离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况下使用，这对于需要在本地设备上运行模型的应用程序非常有用。
模型共享：研究人员和开发者可以共享他们的模型，促进合作和知识传播。
模型评估：保存的模型可以在不同的数据集上进行评估，帮助验证模型的泛化能力和性能。
实验复现：保存模型的状态使得其他研究者可以复现实验结果，增加研究的可验证性。
业务连续性：在系统升级或迁移过程中，保存的模型可以确保业务的连续性，减少停机时间。
法律合规：在某些行业，如医疗和金融，保存模型可能是必须的，以满足法律和合规要求。
模型优化：保存的模型可以用于进一步的优化，如模型压缩、加速等，以适应不同的部署环境。
模型监控：在模型部署后，保存的模型可以用于监控和比较，以检测模型性能随时间的变化。
用户信任：提供透明的模型保存信息可以增加用户对模型决策的信任。
教育和研究：保存的模型可以作为教育材料，帮助学生和研究人员学习模型的工作原理。
灾难恢复：在发生系统故障时，保存的模型可以作为备份，快速恢复服务。
长期维护：随着时间的推移，保存的模型可以用于维护和更新，以适应新的数据和需求。

加载和保存张量

# 保存张量
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as Fx = torch.arange(4)
torch.save(x, 'x-file')

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])

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.]))

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

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)

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')

为恢复模型，需实例化原始多层感知机模型的一个备份，直接读取文件中存储的参数作为初始参数。

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。

Y_clone = clone(X)
Y_clone == Y

tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])

保存整个模型

torch.save(net, 'net.pt')
net1 = torch.load('net.pt')
net1.eval()

MLP((hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)(output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)

原模型和新加载的模型参数应该是相同的。

net.state_dict()['hidden.weight'].data == net1.state_dict()['hidden.weight'].data

tensor([[True, True, True,  ..., True, True, True],[True, True, True,  ..., True, True, True],[True, True, True,  ..., True, True, True],...,[True, True, True,  ..., True, True, True],[True, True, True,  ..., True, True, True],[True, True, True,  ..., True, True, True]])

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