我总是喜欢使用Torch7 (.t7)或Pickle (.pth， .pt)来保存pytorch模型的权重。

现在所有内容都写在官方教程中: https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html

关于如何保存和保存什么，您有几个选项，所有这些都在本教程中进行了解释。

这取决于你想做什么。

案例# 1:保存模型以便自己使用它进行推理:保存模型，恢复模型，然后将模型更改为评估模式。这样做是因为你通常有BatchNorm和Dropout图层，默认情况下在构造时处于火车模式:

torch.save(model.state_dict(), filepath)

#Later to restore:
model.load_state_dict(torch.load(filepath))
model.eval()

案例2:保存模型以稍后恢复训练:如果您需要继续训练即将保存的模型，那么您需要保存的不仅仅是模型。您还需要保存优化器的状态、epoch、分数等。你会这样做:

state = {
    'epoch': epoch,
    'state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
    ...
}
torch.save(state, filepath)

为了恢复训练，你可以这样做:state = torch.load(filepath)，然后，恢复每个单独对象的状态，就像这样:

model.load_state_dict(state['state_dict'])
optimizer.load_state_dict(state['optimizer'])

由于您正在恢复训练，因此在加载时恢复状态后不要调用model.eval()。

案例# 3:模型被其他人使用，而不能访问您的代码: 在Tensorflow中，你可以创建一个.pb文件来定义模型的架构和权重。这非常方便，特别是在使用Tensorflow服务时。在Pytorch中这样做的等效方法是:

torch.save(model, filepath)

# Then later:
model = torch.load(filepath)

这种方式仍然不是防弹的，因为pytorch仍然在经历很多变化，我不推荐它。

我总是喜欢使用Torch7 (.t7)或Pickle (.pth， .pt)来保存pytorch模型的权重。

一个常见的PyTorch约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。

保存/加载整个模型

拯救策略:

path = "username/directory/lstmmodelgpu.pth"
torch.save(trainer, path)

负载:

(模型类必须在某处定义)

model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

我用这个方法，希望对大家有用。

num_labels = len(test_label_cols)
robertaclassificationtrain = '/dbfs/FileStore/tables/PM/TC/roberta_model'
robertaclassificationpath = "/dbfs/FileStore/tables/PM/TC/ROBERTACLASSIFICATION"

model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained(robertaclassificationpath, 
num_labels=num_labels)
model.cuda()

model.load_state_dict(torch.load(robertaclassificationtrain))
model.eval()

我保存我的火车模型已经在“roberta_model”路径。保存一个火车模型。

torch.save(model.state_dict(), '/dbfs/FileStore/tables/PM/TC/roberta_model')