Python中torch.load()加载模型以及其map_location参数详解

Python中torch.load()加载模型以及其map_location参数详解

参考

TORCH.LOAD

torch.load()

函数格式为:torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args),一般我们使用的时候,基本只使用前两个参数。

模型的保存

模型保存有两种形式,一种是保存模型的state_dict(),只是保存模型的参数。那么加载时需要先创建一个模型的实例model,之后通过torch.load()将保存的模型参数加载进来,得到dict,再通过model.load_state_dict(dict)将模型的参数更新。

另一种是将整个模型保存下来,之后加载的时候只需要通过torch.load()将模型加载,即可返回一个加载好的模型。

具体可参考:PyTorch模型的保存与加载。

模型加载中的map_location参数

具体来说,map_location参数是用于重定向,比如此前模型的参数是在cpu中的,我们希望将其加载到cuda:0中。或者我们有多张卡,那么我们就可以将卡1中训练好的模型加载到卡2中,这在数据并行的分布式深度学习中可能会用到。

首先定义一个AlexNet,并使用cuda:0将其训练了一个猫狗分类,之后把模型存储起来。

map_location=None

我们先把state_dict加载进来。

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path)
print(next(model.parameters()).device)

结果为:

cuda:0

因为保存的时候就是模型就是cuda:0的,所以加载进来也是。

map_location=torch.device()

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device("cpu"))
print(next(model.parameters()).device)

结果为:

cpu

模型从cuda:0变成了cpu

map_location={xx:xx}

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path, map_location={"cuda:0":"cuda:1"})
print(next(model.parameters()).device)

结果为:

cuda:1

模型从cuda:0变成了cuda:1

model_path = "./cuda_model.pth"
model = torch.load(model_path, map_location={"cuda:2":"cpu"})
print(next(model.parameters()).device)

结果为:

cuda:0

模型还是cuda:0,并没有变成cpu。因为这个map_location的映射是不对的,原始的模型就是cuda:0,而映射是cuda:2cpu,是不对的。这种情况下,map_location返回None,也就是和不加map_location相同。

总结

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