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PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:62人阅读

本篇文章主要介绍了PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧

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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以上就是PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

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