深度学习计算 - 读写文件

读写文件

到目前为止，我们讨论了如何处理数据，以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而，有时我们希望保存训练的模型，以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。此外，当运行一个耗时较长的训练过程时，最佳的做法是定期保存中间结果，以确保在服务器电源被不小心断掉时，我们不会损失几天的计算结果。

是时候学习如何加载和存储权重向量和整个模型了

1 - 加载和保存张量

对于单个张量，我们可以直接调用load和save函数分别读写它们。这两个函数都要求我们提供一个名称，save要求将要保存的变量作为输入

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

x = torch.arange(4)
torch.save(x,'x-file')
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我们现在可以将存储在文件中的数据读回内存

x2 = torch.load('x-file')
x2
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tensor([0, 1, 2, 3])
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我们可以存储一个张量列表，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)
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(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))
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我们甚至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，这就很方便

mydict = {'x':x,'y':y}
torch.save(mydict,'mydict')
mydict2 = torch.load('mydict')
mydict2
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{'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])}
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2 - 加载和保存模型参数

保存单个权重向量（或其他张量）确实有用，但是如果我们想保存整个模型，并在以后加载它们，单独保存每个向量则会变得很麻烦。毕竟我们可能有数百个参数散步在各处。

深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络，需要注意的一个重要细节是，这将保存模型的参数而不是保存整个模型。例如，若我们有一个3层多多层感知机，我们需要单独指定架构。因为模型本身就可能包含任意代码，所以模型本身难以序列化，因此，为了恢复模型，我们需要用代码生成架构，然后从磁盘加载参数。

让我们从熟悉的多层感知机开始尝试一下~

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)
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接下来，我们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')
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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

clone = MLP()
clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))
clone.eval()
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MLP(
  (hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)
  (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)
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由于两个实例具有相应的模型参数，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
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tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],
        [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])
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3 - 小结

• save和load函数可用于张量对象的文件读写
• 我们可以通过参数字典保存和加载网络的全部参数
• 保存架构必须在代码中完成，而不是在参数中完成