1. 模型创建

1.1. 创建方法

1.1.1. 通过使用模型组件

可以直接使用模型组件快速创建模型

import torch.nn as nn

model =	nn.Linear(10, 10),
print(model)

输出结果

Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)

1.1.2. 通过继承nn.Module类

__init__方法使用模型组件定义模型各层。在forward方法实现前向传播

import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 10)
        self.layer2 = nn.Linear(10, 10)
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 10),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(10, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

model = Model()
print(model)

输出结果

Model(
  (layer1): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
  (layer2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
  (layer3): Sequential(
    (0): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
  )
)

1.2. 模型组件

1.2.1. 网络

1.2.2. 函数

1.2.3. 容器

1.3. 将模型转移到GPU

方法与将数据转移到GPU类似,都有两种方法:

  1. model.to(device)
  2. mode.cuda()
import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型实例
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 10)
)

# 将模型移动到GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
# 也可以
model = model.cuda()

2. 模型参数初始化

3. 模型的保存加载

模型保存加载使用python内置pickle模块

3.1. 只保存参数

import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型实例
model1 = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 10)
)

# 保存和加载参数
torch.save(model1.state_dict(), '../model/model_params.pkl')
model1.load_state_dict(torch.load('../model/model_params.pkl'))

3.2. 保存模型和参数

import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型实例
model1 = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 10)
)

# 保存和加载模型和参数
torch.save(model1, '../model/model.pt')
model2 = torch.load('../model/model.pt')
print(model2)

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45725295/article/details/134723479

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