【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法

本文主要是介绍【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

【ShuQiHere】

在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒，让人沮丧至极。那么，有没有什么方法可以避免这种悲剧呢？今天，我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战，确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。

模型保存和加载的背景

训练一个深度学习模型就像建造一座摩天大楼。你需要从基础开始，一层层地搭建，最终完成一个复杂的系统。然而，建造过程中难免会遇到意外，比如断电、系统崩溃，甚至是代码错误。这些意外可能让你的努力前功尽弃。如果你不想每次意外发生后都从头开始，那么模型保存和加载就显得尤为重要。

在 TensorFlow 中，我们有两种主要的保存和加载方法：保存整个模型和保存模型的权重。理解它们的区别和用法，就像学会了在建造摩天大楼时如何保存施工进度，确保即使遭遇突发事件，你的建筑工程也能顺利继续。

微调模型：从预训练到自定义任务

我们都知道，训练一个深度学习模型需要大量的数据和计算资源。幸运的是，深度学习社区里有很多预训练的模型，这些模型已经在大规模数据集上进行了训练。通过微调（Fine-Tuning），你可以利用这些预训练模型，在它们的基础上进行训练，快速适应新的任务。

场景：训练猫狗识别模型

比如，你想训练一个模型来区分猫和狗。如果从零开始训练，不仅费时费力，而且可能效果不佳。但如果你有一个在 ImageNet 上预训练的模型，就可以大大减少训练时间。你只需加载预训练的权重，并在猫狗数据集上微调模型，这样不仅节省了时间，还能获得更好的效果。

微调代码示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models# 创建基础模型结构
base_model = models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),layers.Flatten(),layers.Dense(64, activation='relu'),layers.Dense(10, activation='softmax')  # 假设有10个类别
])# 加载预训练权重
base_model.load_weights('pretrained_weights.h5')# 冻结部分层
for layer in base_model.layers[:-1]:layer.trainable = False# 编译并微调模型
base_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 微调训练
base_model.fit(new_data, new_labels, epochs=10)

解释：

• 加载预训练权重：通过 load_weights，你可以将已有的知识应用到新的任务中，避免从零开始训练模型。
• 冻结层：冻结部分层的目的是保留预训练模型中已经学到的通用特征，仅微调特定的几层以适应新任务。这就像是在一个已经建好的摩天大楼里装修几层，改造成你需要的样子，而不是重新建造整栋大楼。

通过这种方式，你可以在保持预训练模型中有用特征的同时，快速适应新的任务或数据集。对于刚入门的小白来说，这是一种高效且实用的策略。

应对训练中断：如何保存和恢复模型

在训练模型的过程中，意外总是难以避免。系统崩溃、断电、内存不足等问题可能随时出现，这就像是在建造摩天大楼时，突然遇到大风暴，导致施工中断。那么，如何在中断后快速恢复呢？定期保存模型的权重是一个明智的选择。

保存权重

通过 TensorFlow 的 ModelCheckpoint 回调函数，你可以定期保存模型的权重，确保即使训练中断，也能从上次保存的进度继续。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint# 设置检查点保存路径
checkpoint_path = "training_checkpoints/cp-{epoch:04d}.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)# 创建一个 ModelCheckpoint 回调函数
cp_callback = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,save_weights_only=True,verbose=1,save_freq=600)  # 每处理 600 个输入样本保存一次# 训练模型，同时保存检查点
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, callbacks=[cp_callback])

解释：

• 定期保存：ModelCheckpoint 可以帮助你定期保存模型的权重，就像是在建造摩天大楼时，每隔一段时间都拍张照片保存进度。这样，即使突然下雨或者停电，你也可以在天气恢复后继续施工。

恢复训练

当训练中断时，你可以从最新的检查点恢复训练，而不必从头开始。这不仅节省了时间，也让你不会因为突发事件而感到沮丧。

# 查找最新的检查点
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)# 如果有检查点，加载权重
if latest:model.load_weights(latest)print(f"Loaded weights from checkpoint: {latest}")
else:print("No checkpoint found. Starting from scratch.")# 继续训练
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, initial_epoch=int(latest.split('-')[-1].split('.')[0]) if latest else 0,callbacks=[cp_callback])

解释：

• 从检查点恢复：通过 tf.train.latest_checkpoint 函数，你可以找到最近的检查点，并通过 load_weights 恢复模型的状态，从中断的地方继续训练。这就像是你在大风暴后回到工地，拿出之前保存的施工进度照片，继续建造摩天大楼。

保存与加载完整模型：从开发到生产的无缝衔接

在训练完成后，我们不仅需要保存权重，还可能需要保存整个模型。这样做的目的是为了方便模型的部署和迁移。通过保存整个模型，你可以在不同的环境中无缝地加载和使用它。

保存完整模型

# 保存整个模型
model.save('my_full_model.h5')

加载完整模型

from tensorflow.keras.models import load_model# 加载完整模型
model = load_model('my_full_model.h5')# 继续训练或进行推理
predictions = model.predict(test_data)

解释：

• 保存整个模型：使用 save_model 可以将模型的结构、权重以及优化器状态一并保存，确保模型在不同环境中的一致性。
• 加载整个模型：load_model 允许你在任何支持 TensorFlow/Keras 的环境中重新加载并使用这个模型，无论是继续训练还是部署到生产环境。

超大型语言模型的微调

当我们面对像 LLaMA3 这样超大型的语言模型时，微调过程就更加复杂。由于这些模型的参数量巨大，通常我们不会直接微调所有参数，而是使用**参数高效微调（PEFT）**技术，如 LoRA 或 Adapter。这些技术允许我们通过调整少量参数来适应新的任务，既降低了计算资源的需求，又保证了模型的性能。

LoRA 微调示例

from peft import LoraConfig, get_peft_model# 配置LoRA
lora_config = LoraConfig(r=4,  # 低秩矩阵的秩lora_alpha=16,  # LoRA的缩放因子target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 在注意力层中应用LoRAlora_dropout=0.1,  # LoRA的dropout率
)# 将LoRA应用到模型
model = get_peft_model(model, lora_config)# 开始训练
trainer.train()

解释：

• LoRA 技术：LoRA 通过在模型的特定矩阵上应用低秩分解，实现参数高效微调。这就像是在摩天大楼的某些关键部位加固，从而确保建筑在更高负

载下依然稳固。

最佳实践与总结

1. 定期保存：在训练过程中，使用 ModelCheckpoint 定期保存权重，防止因中断而丢失进度。
2. 选择合适的保存方法：在开发过程中，可以使用 save_weights 进行频繁保存；在部署前，使用 save_model 保存整个模型。
3. 恢复训练：通过 load_weights，你可以轻松恢复训练进度，并在中断后继续模型的优化。
4. 参数高效微调：对于超大型模型，使用 LoRA 或 Adapter 等技术进行参数高效微调，可以大幅降低资源需求。

通过掌握这些技术，你不仅可以确保模型训练的稳健性，还能有效应对实际开发中的各种挑战。无论是微调预训练模型，还是处理不可预知的中断，load_weights 和 save_model 都将成为你深度学习开发中的利器。最佳实践与总结

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