Python如何加载模型并查看网络

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• 加载模型并查看网络
  • 打开终端
• 神经网络_模型的保存,模型的加载
  • 模型的保存（torch.save）
  • 模型的加载（torch.load）

加载模型并查看网络

加载模型，以vgg19为例。

打开终端

> python
Python 3.7.2 (tags/v3.7.2:9a3ffc0492, Dec 23 2018, 23:09:28) [MSC v.1916 64 bit
(AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from torchvision import models
>>> model = models.vgg19(pretrained=True) #此时如果是第一次加载会开始下载模型的pth文件
>>> print(model.model)

结果：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace)
    (16): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (17): ReLU(inplace)
    (18): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (19): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace)
    (23): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (24): ReLU(inplace)
    (25): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (26): ReLU(inplace)
    (27): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace)
    (30): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (31): ReLU(inplace)
    (32): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (33): ReLU(inplace)
    (34): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (35): ReLU(inplace)
    (36): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace)
    (2): Dropout(p=0.5)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace)
    (5): Dropout(p=0.5)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)

注意，直接打印模型是没有办法看到模型结构的，只能看到带模型参数的pth文件内容；需要打印model.model才可以看到模型本身。

神经网络_模型的保存,模型的加载

模型的保存（torch.save）

方式1（模型结构+模型参数）

参数：保存位置

# 创建模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
# 保存方式1——模型结构+模型参数
torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")

方式2（模型参数）

# 保存方式2  模型参数（官方推荐）。保存成字典，只保存网络模型中的一些参数
torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")

模型的加载（torch.load）

对应保存方式1

参数：模型路径

# 方式1 --》 保存方式1
model1 = torch.load("vgg16_method1.pth")

对应保存方式2

vgg16.load_state_dict("vgg16_method2.pth")

输出为字典形式。若要回复网络，采用以下形式：

model2 = torch.load("vgg16_method2.pth")  #输出是字典形式
# 恢复网络结构
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(model2)

方式1存储，加载时需注意事项

新建自己的网络：

class test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(lh, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x

保存自己的网络：

Test = test()
# 保存自己定义的网络
torch.save(Test, "Test_method1.pth")

加载自己的网络：

model3 = torch.load("Test_method1.pth")

会报错！！！！！！

解决办法（需要注意）:

将定义的网络复制到加载的python文件中：

class test(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(test, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x
model3 = torch.load("Test_method1.pth")

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持三水点靠木。