pytorch保存权重以及加载权重

一、定义一个多层感知机

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)

使用torch.save方法存入本地

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。

使用load_state_dict方法导入权重参数。

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