Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]

在PyTorch中，checkpoints 和状态字典（state_dict）都是用于保存和加载模型参数的机制，但它们有略微不同的目的。

1. 状态字典 (state_dict):

• 状态字典是PyTorch提供的一个Python字典对象，将每个层的参数（权重和偏置）映射到其相应的PyTorch张量。
• 它表示模型参数的当前状态。
• 通过使用state_dict()方法，可以获取PyTorch模型的状态字典。通常用于在训练期间保存和加载模型参数，或者用于模型部署。
• 示例：

• torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')
  

  2. Checkpoints

• 检查点是一个更全面的结构，通常不仅包括模型的状态字典，还包括其他信息，如优化器的状态、当前的训练轮次等。
• 它通常用于从特定点继续训练，允许您从模型上一次停止的地方继续训练。
• 检查点使用torch.save函数创建，可以包含各种组件，包括模型的状态字典。
• 示例：

• checkpoint = {
      'epoch': epoch,
      'model_state_dict': model.state_dict(),
      'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
      'loss': loss,
      # ... 其他信息 ...
  }
  torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')
  

  3. 总结：

• 状态字典主要关注存储模型参数的当前状态。
• 检查点是训练过程的更完整快照，包含除模型参数之外的其他信息。通常用于继续训练或在不同程序实例之间传输模型。

4. Example 

import torch
from torchvision import models

# Load the pretrained model
model = models.resnet50(pretrained=True)

# Load the state dict from the .pth file
state_dict = torch.load('path_to_your_file.pth')

# Load the state dict into the model
model.load_state_dict(state_dict)

# If you want to train the model further, make sure to set it to training mode
model.train()