有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解
一、PyTorch快速搭建神经网络方法
先看实验代码：
import torch
import torch.nn.functional as F
# 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.hidden(x))
x = self.predict(x)
return x
net1 = Net(2, 10, 2)
print('方法1：\n', net1)
# 方法2 通过torch.nn.Sequential快速建立神经网络结构
net2 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(2, 10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10, 2),
)
print('方法2：\n', net2)
# 经验证，两种方法构建的神经网络功能相同，结构细节稍有不同
'''''
方法1：
Net (
(hidden): Linear (2 -> 10)
(predict): Linear (10 -> 2)
)
方法2：
Sequential (
(0): Linear (2 -> 10)
(1): ReLU ()
(2): Linear (10 -> 2)
)
'''先前学习了通过定义一个Net类来构建神经网络的方法，classNet中首先通过super函数继承torch.nn.Module模块的构造方法，再通过添加属性的方式搭建神经网络各层的结构信息，在forward方法中完善神经网络各层之间的连接信息，然后再通过定义Net类对象的方式完成对神经网络结构的构建。
构建神经网络的另一个方法，也可以说是快速构建方法，就是通过torch.nn.Sequential，直接完成对神经网络的建立。
两种方法构建得到的神经网络结构完全相同，都可以通过print函数来打印输出网络信息，不过打印结果会有些许不同。
二、PyTorch的神经网络保存和提取
在学习和研究深度学习的时候，当我们通过一定时间的训练，得到了一个比较好的模型的时候，我们当然希望将这个模型及模型参数保存下来，以备后用，所以神经网络的保存和模型参数提取重载是很有必要的。
首先，我们需要在需要保存网路结构及其模型参数的神经网络的定义、训练部分之后通过torch.save()实现对网络结构和模型参数的保存。有两种保存方式：一是保存年整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net；二是只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()，保存结果都以.pkl文件形式存储。
对应上面两种保存方式，重载方式也有两种。对应第一种完整网络结构信息，重载的时候通过torch.load(‘.pkl')直接初始化新的神经网络对象即可。对应第二种只保存模型参数信息，需要首先搭建相同的神经网络结构，通过net.load_state_dict(torch.load('.pkl'))完成模型参数的重载。在网络比较大的时候，第一种方法会花费较多的时间。
代码实现：
import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子
# 创建数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())
x, y = Variable(x, requires_grad=False), Variable(y, requires_grad=False)
# 将待保存的神经网络定义在一个函数中
def save():
# 神经网络结构
net1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1, 10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10, 1),
)
optimizer = torch.optim.SGD(net1.parameters(), lr=0.5)
loss_function = torch.nn.MSELoss()
# 训练部分
for i in range(300):
prediction = net1(x)
loss = loss_function(prediction, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 绘图部分
plt.figure(1, figsize=(10, 3))
plt.subplot(131)
plt.title('net1')
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
# 保存神经网络
torch.save(net1, '7-net.pkl') # 保存整个神经网络的结构和模型参数
torch.save(net1.state_dict(), '7-net_params.pkl') # 只保存神经网络的模型参数
# 载入整个神经网络的结构及其模型参数
def reload_net():
net2 = torch.load('7-net.pkl')
prediction = net2(x)
plt.subplot(132)
plt.title('net2')
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
# 只载入神经网络的模型参数，神经网络的结构需要与保存的神经网络相同的结构
def reload_params():
# 首先搭建相同的神经网络结构
net3 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1, 10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10, 1),
)
# 载入神经网络的模型参数
net3.load_state_dict(torch.load('7-net_params.pkl'))
prediction = net3(x)
plt.subplot(133)
plt.title('net3')
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
# 运行测试
save()
reload_net()
reload_params()实验结果：
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