读写文件
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到目前为止,我们讨论了如何处理数据,
以及如何构建、训练和测试深度学习模型。
然而,有时我们希望保存训练的模型,
以备将来在各种环境中使用(比如在部署中进行预测)。
此外,当运行一个耗时较长的训练过程时, 最佳的做法是定期保存中间结果,
以确保在服务器电源被不小心断掉时,我们不会损失几天的计算结果。
因此,现在是时候学习如何加载和存储权重向量和整个模型了。
加载和保存张量
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对于单个张量,我们可以直接调用\ ``load``\ 和\ ``save``\ 函数分别读写它们。
这两个函数都要求我们提供一个名称,\ ``save``\ 要求将要保存的变量作为输入。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
from mxnet import np, npx
from mxnet.gluon import nn
npx.set_np()
x = np.arange(4)
npx.save('x-file', x)
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
[07:03:15] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
x = torch.arange(4)
torch.save(x, 'x-file')
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
import numpy as np
import tensorflow as tf
x = tf.range(4)
np.save('x-file.npy', x)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
import paddle
from paddle import nn
from paddle.nn import functional as F
x = paddle.arange(4)
paddle.save(x, 'x-file')
.. raw:: html
.. raw:: html
我们现在可以将存储在文件中的数据读回内存。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
x2 = npx.load('x-file')
x2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
[array([0., 1., 2., 3.])]
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
x2 = torch.load('x-file')
x2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
tensor([0, 1, 2, 3])
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
x2 = np.load('x-file.npy', allow_pickle=True)
x2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
array([0, 1, 2, 3], dtype=int32)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
x2 = paddle.load('x-file')
x2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0, 1, 2, 3])
.. raw:: html
.. raw:: html
我们可以存储一个张量列表,然后把它们读回内存。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
y = np.zeros(4)
npx.save('x-files', [x, y])
x2, y2 = npx.load('x-files')
(x2, y2)
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
(array([0., 1., 2., 3.]), array([0., 0., 0., 0.]))
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
y = torch.zeros(4)
torch.save([x, y],'x-files')
x2, y2 = torch.load('x-files')
(x2, y2)
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
y = tf.zeros(4)
np.save('xy-files.npy', [x, y])
x2, y2 = np.load('xy-files.npy', allow_pickle=True)
(x2, y2)
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
(array([0., 1., 2., 3.]), array([0., 0., 0., 0.]))
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
y = paddle.zeros([4])
paddle.save([x,y], 'x-file')
x2, y2 = paddle.load('x-file')
(x2, y2)
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
(Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0, 1, 2, 3]),
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0., 0., 0., 0.]))
.. raw:: html
.. raw:: html
我们甚至可以写入或读取从字符串映射到张量的字典。
当我们要读取或写入模型中的所有权重时,这很方便。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
mydict = {'x': x, 'y': y}
npx.save('mydict', mydict)
mydict2 = npx.load('mydict')
mydict2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
{'x': array([0., 1., 2., 3.]), 'y': array([0., 0., 0., 0.])}
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
mydict = {'x': x, 'y': y}
torch.save(mydict, 'mydict')
mydict2 = torch.load('mydict')
mydict2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
{'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])}
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
mydict = {'x': x, 'y': y}
np.save('mydict.npy', mydict)
mydict2 = np.load('mydict.npy', allow_pickle=True)
mydict2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
array({'x': , 'y': },
dtype=object)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
mydict = {'x': x, 'y': y}
paddle.save(mydict, 'mydict')
mydict2 = paddle.load('mydict')
mydict2
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
{'x': Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0, 1, 2, 3]),
'y': Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0., 0., 0., 0.])}
.. raw:: html
.. raw:: html
加载和保存模型参数
------------------
保存单个权重向量(或其他张量)确实有用,
但是如果我们想保存整个模型,并在以后加载它们,
单独保存每个向量则会变得很麻烦。 毕竟,我们可能有数百个参数散布在各处。
因此,深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络。
需要注意的一个重要细节是,这将保存模型的参数而不是保存整个模型。
例如,如果我们有一个3层多层感知机,我们需要单独指定架构。
因为模型本身可以包含任意代码,所以模型本身难以序列化。
因此,为了恢复模型,我们需要用代码生成架构, 然后从磁盘加载参数。
让我们从熟悉的多层感知机开始尝试一下。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
class MLP(nn.Block):
def __init__(self, **kwargs):
super(MLP, self).__init__(**kwargs)
self.hidden = nn.Dense(256, activation='relu')
self.output = nn.Dense(10)
def forward(self, x):
return self.output(self.hidden(x))
net = MLP()
net.initialize()
X = np.random.uniform(size=(2, 20))
Y = net(X)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(20, 256)
self.output = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
return self.output(F.relu(self.hidden(x)))
net = MLP()
X = torch.randn(size=(2, 20))
Y = net(X)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
class MLP(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
self.hidden = tf.keras.layers.Dense(units=256, activation=tf.nn.relu)
self.out = tf.keras.layers.Dense(units=10)
def call(self, inputs):
x = self.flatten(inputs)
x = self.hidden(x)
return self.out(x)
net = MLP()
X = tf.random.uniform((2, 20))
Y = net(X)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
class MLP(nn.Layer):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(20, 256)
self.output = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
return self.output(F.relu(self.hidden(x)))
net = MLP()
X = paddle.randn(shape=[2, 20])
Y = net(X)
.. raw:: html
.. raw:: html
接下来,我们将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
net.save_parameters('mlp.params')
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params')
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
net.save_weights('mlp.params')
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
paddle.save(net.state_dict(), 'mlp.pdparams')
.. raw:: html
.. raw:: html
为了恢复模型,我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。
这里我们不需要随机初始化模型参数,而是直接读取文件中存储的参数。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
clone = MLP()
clone.load_parameters('mlp.params')
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
clone = MLP()
clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))
clone.eval()
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
MLP(
(hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)
(output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
clone = MLP()
clone.load_weights('mlp.params')
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
clone = MLP()
clone.set_state_dict(paddle.load('mlp.pdparams'))
clone.eval()
.. raw:: html
.. raw:: html
由于两个实例具有相同的模型参数,在输入相同的\ ``X``\ 时,
两个实例的计算结果应该相同。 让我们来验证一下。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
Y_clone = clone(X)
Y_clone == Y
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
array([[ True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True],
[ True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True]])
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
Y_clone = clone(X)
Y_clone == Y
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
Y_clone = clone(X)
Y_clone == Y
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
Y_clone = clone(X)
Y_clone == Y
.. raw:: latex
\diilbookstyleoutputcell
.. parsed-literal::
:class: output
Tensor(shape=[2, 10], dtype=bool, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],
[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])
.. raw:: html
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小结
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- ``save``\ 和\ ``load``\ 函数可用于张量对象的文件读写。
- 我们可以通过参数字典保存和加载网络的全部参数。
- 保存架构必须在代码中完成,而不是在参数中完成。
练习
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1. 即使不需要将经过训练的模型部署到不同的设备上,存储模型参数还有什么实际的好处?
2. 假设我们只想复用网络的一部分,以将其合并到不同的网络架构中。比如想在一个新的网络中使用之前网络的前两层,该怎么做?
3. 如何同时保存网络架构和参数?需要对架构加上什么限制?
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`Discussions `__
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`Discussions `__
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`Discussions `__
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`Discussions `__
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