使用最优模型

2024-09-30 20:56:18

直接使用最优模型在多个方面都具有显著的好处，尤其是在深度学习和机器学习领域。以下是一些主要的好处：

节省时间和资源：
- 训练时间：训练一个深度学习模型可能需要数小时、数天甚至数周的时间，特别是当数据集很大或模型很复杂时。直接使用最优模型可以立即开始使用，无需等待长时间的训练过程。
- 计算资源：训练模型需要大量的计算资源，包括高性能的GPU。直接使用最优模型可以显著减少对这些资源的需求。
提高性能：
- 更好的泛化能力：最优模型通常是在大型、多样化的数据集上训练的，因此它们能够更好地泛化到新的、未见过的数据上。
- 调优：许多最优模型已经过仔细的调优，包括超参数调整和架构搜索，以确保它们在特定任务上表现最佳。
易于实现：
- 快速原型开发：对于研究人员或开发人员来说，使用最优模型可以快速实现原型，以测试想法或验证假设。
- 减少复杂性：直接使用最优模型可以减少实现和调试新模型的复杂性，特别是在模型架构和数据预处理方面。

直接使用最优模型的两种方法

一、定义模型结构

首先，你需要有定义模型结构的代码。这通常是一个继承自torch.nn.Module的类。如果你没有保存整个模型实例，而是只保存了模型的状态字典（即模型的参数和缓冲区），那么你需要重新定义模型结构。

注意：定义模型的将结果，务必要与使用的最优模型结构相同，否则参数不匹配。

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN,self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential( # 将多个层组合在一起
            nn.Conv2d(         # 2d一般用于图像，3d用于视频数据（多一个时间维度），1d一般用于结构化的序列数据
                in_channels=3, # 图像通道个数，1表示灰度图（确定卷积核 组中的个数）
                out_channels=16, # 要得到多少特征图，卷积核的个数
                kernel_size=5,  # 卷积核大小
                stride=1,   # 步长
                padding=2   # 边界填充大小
            ),
            nn.ReLU(), # relu层，不会改变特征图的大小
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # 进行池化操作（2*2区域）
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16,32,5,1,2),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32,128,5,1,2), # 输出（64，7，7）
            nn.ReLU()
        )
        self.out = nn.Linear(128*54*54,4)

    def forward(self,x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x) # 输出（64，7，7）
        x = x.view(x.size(0),-1) # flatten 操作，结果为：（batch_size,64*7*7）
        output = self.out(x)
        output = torch.sigmoid(output)
        return output

二、加载模型

加载模型有两种方法：1.加载模型状态字典；2.加载整个模型实例

如果你保存的是整个模型实例（使用torch.save(model, ‘model_path.pt’)），你可以直接加载它。但是，更常见的是只保存和加载模型的状态字典（使用torch.save(model.state_dict(), ‘model_state_dict.pt’)）。

1. 加载模型状态字典

# 1. 读取参数的方法：
model = CNN().to(device)
model.load_state_dict(torch.load("best.pth"))
model.eval()  # 设置为评估模式,固定模型参数和数据，防止后面被修改

2. 加载完整模型

虽然不需要与保存时完全相同的网络结构代码，但你的环境中必须存在与保存模型时相同的模型类定义。这是因为加载模型时，PyTorch需要知道如何将加载的数据（即模型的参数和结构）映射回Python中的类实例。

因此，该方法也需要提前定义模型。

# 2. 读取完整模型的方法，需要提前创建model:
model = CNN().to(device)
model = torch.load("best1.pt")
model.eval()    #固定模型参数和数据，防止后面被修改

三、设置设备

"""---判断当前设备是否支持GPU，其中mps是苹果m系列芯片的GPU"""
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"

四、使用模型预测

result = []#保存的预测的结果
lables = []#真实结果
def test_true(dataloader, model):
    with torch.no_grad():   #一个上下文管理器，关闭梯度计算。当你确认不会调用Tensor.backward()的时候。这可以减少计算所用内存消耗。
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model.forward(X)#预测之后的结果。
            result.append(pred.argmax(1).item())
            lables.append(y.item())

test_data = food_dataset(file_path='testda.txt',transform=data_transforms['valid'])
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=1,shuffle=True)

test_true(test_dataloader,model)
print(f"预测值 \t:{result}")
print(f"真实值 \t:{lables}")

梯度计算：在评估模式下，使用**torch.no_grad()**上下文管理器可以减少内存消耗并加速计算，因为不需要存储用于反向传播的梯度。

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