这段代码的主要目的是加载和修改 VGG16 模型，并打印模型的结构。以下是代码的详细解释：

1. 导入必要的库

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import torchvision
import torch

• torchvision 是 PyTorch 的计算机视觉扩展库，提供了常用的预训练模型和数据集。

• torch 是 PyTorch 核心库，用于构建和训练深度学习模型。

2. 加载预训练和未预训练的 VGG16 模型

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vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

• vgg16_true：加载带有预训练权重的 VGG16 模型。预训练权重通常是在大规模数据集（如 ImageNet）上训练得到的。

• vgg16_false：加载不带预训练权重的 VGG16 模型，初始权重是随机初始化的。

3. 打印预训练的 VGG16 模型结构

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print(vgg16_true)

• 这行代码会输出 VGG16 模型的结构，包括卷积层（features）和全连接层（classifier）的详细信息。

4. 加载 CIFAR-10 数据集

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train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("../data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

• torchvision.datasets.CIFAR10：加载 CIFAR-10 数据集。

  • "../data"：数据集存储的路径。

  • train=True：加载训练集。

  • transform=torchvision.transforms.ToTensor()：将图像数据转换为 PyTorch 张量。

  • download=True：如果数据集不存在，会自动下载。

5. 修改 VGG16 模型的分类器部分

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vgg16_true.classifier.add_module('add_linear', torch.nn.Linear(1000, 10))

• vgg16_true.classifier：VGG16 模型的全连接层部分。

• add_module('add_linear', torch.nn.Linear(1000, 10))：向分类器部分添加一个新的线性层。

  • 'add_linear'：新模块的名称。

  • torch.nn.Linear(1000, 10)：定义一个线性层，输入维度为 1000（对应原分类器的输出维度），输出维度为 10（对应 CIFAR-10 的 10 个类别）。

6. 再次打印修改后的 VGG16 模型结构

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print(vgg16_true)

• 这行代码会输出修改后的 VGG16 模型的结构，可以看到新增的 add_linear 模块。

总结

• 代码的主要目的是加载预训练的 VGG16 模型，并修改其分类器部分以适配 CIFAR-10 数据集。

• 修改后的模型可以直接用于 CIFAR-10 的分类任务，而无需重新训练整个 VGG16 模型。

这段代码展示了两种不同的模型加载方式，并打印了模型的结构。以下是代码的详细解释：

1. 加载模型的方式1

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model = torch.load("vgg16_method1.pth")

• 使用 torch.load 加载保存的模型文件 "vgg16_method1.pth"。

• 这种方式加载的模型是完整的模型对象，包括模型结构和权重。

• 通常，这种保存方式是通过 torch.save(model, path) 保存的，保存了整个模型。

2. 加载模型的方式2

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vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))

• 先实例化一个未预训练的 VGG16 模型。

• 使用 load_state_dict 方法加载保存的模型权重文件 "vgg16_method2.pth"。

• 这种方式加载的模型是通过 torch.save(model.state_dict(), path) 保存的模型权重。

3. 打印模型结构

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print(model)
print(vgg16)

• 分别打印两种加载方式加载的模型结构。

• 预期输出是两个模型的详细结构，包括各层的参数和连接方式。

区别与注意事项

1. 保存方式不同：

   • torch.save(model, path) 保存的是完整的模型对象（包括结构和权重）。

   • torch.save(model.state_dict(), path) 保存的是模型的权重字典。

2. 加载方式不同：

   • 方式1：直接加载完整的模型对象。

   • 方式2：需要先实例化模型，再加载权重。

3. 适用场景：

   • 如果需要迁移学习或微调模型，通常使用方式2（加载权重），因为这样可以灵活修改模型结构。

   • 如果模型结构固定，可以直接使用方式1加载整个模型。

运行结果示例

• print(model)：输出通过方式1加载的完整模型结构。

• print(vgg16)：输出通过方式2加载的模型结构，预期与方式1的结构一致（假设权重一致）。

总结

• 方式1 适用于快速加载和使用完整的模型对象。

• 方式2 适用于需要灵活修改模型结构或进行迁移学习的场景。

这段代码展示了如何使用 PyTorch 的 torch.save — PyTorch 2.6 documentation 函数以两种不同的方式保存模型。以下是代码的详细解释：

主线：代码逻辑

1. 导入必要的库

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   import torch
   import torchvision

   • torch: PyTorch 核心库，用于构建和训练深度学习模型。

   • torchvision: PyTorch 的计算机视觉扩展库，提供了常用的预训练模型。

2. 加载未预训练的 VGG16 模型

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   vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

   • torchvision.models.vgg16: 加载 VGG16 模型。

   • pretrained=False: 表示不加载预训练权重，模型的权重是随机初始化的。

3. 保存方式 1：模型结构 + 参数

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   torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")

   • torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth"): 直接保存整个模型对象。

     • 包括模型的结构（例如，层的设计）和权重（参数）。

     • 这种方式适合保存完整的模型，便于直接加载和使用。

4. 保存方式 2：只保存模型参数（权重）

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   torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")

   • vgg16.state_dict(): 获得模型的权重字典（仅保存参数）。

   • torch.save(...): 保存权重字典到文件。

   • 这种方式更适合迁移学习或模型微调时使用，因为可以灵活地将权重加载到不同的模型结构中。

补充知识：两种保存方式的区别

特性	方式 1	方式 2
保存内容	模型结构 + 参数	仅参数（权重）
文件大小	较大（保存结构信息）	较小（仅保存参数）
适用场景	快速导出和加载完整模型	迁移学习、模型微调
局限性	模型结构依赖原环境	加载时需预先定义模型结构

载入模型

• 方式 1：

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  model = torch.load("vgg16_method1.pth")

  • 直接加载整个模型对象。

• 方式 2：

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  vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
  vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))

  • 需要先定义模型结构，再加载权重。

实际应用场景

• 方式 1：适用于快速保存和分享完整的模型，不涉及模型结构调整。

• 方式 2：适用于迁移学习，可以在保留部分预训练权重的同时调整模型结构。

总结

• 方式 1 是直接保存模型的完整状态。

• 方式 2 仅保存模型的权重，便于灵活应用。

• 根据实际需求（是否需要调整模型结构）选择合适的保存方式。

torch.load以及torch.save的讲解

torch.load 和 torch.save 是 PyTorch 中用于保存和加载模型、张量和其他对象的重要函数。它们在深度学习项目中经常用于保存训练好的模型权重、模型结构、训练状态等。以下是它们的详细原理和使用方法：

一、torch.save 函数原理

torch.save 用于将 Python 对象（如模型、张量、字典等）保存到文件中。它利用 Python 的序列化机制将对象的状态信息转化为可存储的字节流格式，并写入到文件中。

1. 功能与原理

• 功能：保存 PyTorch 对象（如模型、张量、字典等）到文件中。

• 原理：

  • 使用 PyTorch 的自定义序列化机制，将对象的状态信息（如张量的数据、模型的权重、优化器的状态等）序列化为字节流。

  • 支持多种存储后端，包括 PyTorch 自己的二进制格式、pickle 序列化、zip 文件等。

  • 保存的对象可以是张量、模型的整个对象、或者模型的权重（state_dict）。

2. 常用的保存方式

• 保存整个模型：

  Python复制

  torch.save(model, path)

  • 保存模型的结构和权重。

  • 优点：保存的内容完整，可以直接加载整个模型。

  • 缺点：模型结构依赖于保存时的模型定义，如果模型定义发生变化（如代码改动），加载时可能出错。

• 保存模型权重（state_dict）：

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

  • 仅保存模型的权重（参数）。

  • 这样可以在加载时更灵活地定义模型结构（例如，用于迁移学习或模型迁移）。

  • 优点：模型结构和权重分离，更适合迁移学习和模型微调。

  • 缺点：需要手动加载到模型结构中。

3. 示例

以下是一个保存模型的示例：

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import torch
import torchvision

# 创建一个未预训练的 VGG16 模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

# 保存整个模型
torch.save(vgg16, 'vgg16_model.pth')

# 保存模型权重
torch.save(vgg16.state_dict(), 'vgg16_weights.pth')

二、torch.load 函数原理

torch.load 用于从文件中加载之前保存的 PyTorch 对象。它通过解析文件中的字节流，恢复对象的状态信息。

1. 功能与原理

• 功能：从文件中加载 PyTorch 对象。

• 原理：

  • 使用与 torch.save 相同的序列化机制，解析文件中的字节流，将其反序列化为 Python 对象。

  • 自动检测文件的存储后端（如 pickle、zip 文件等）并选择合适的解析方式。

2. 常用的加载方式

• 加载整个模型：

  Python复制

  model = torch.load(path)

  • 直接加载整个模型对象，包括模型结构和权重。

  • 注意：需要确保在当前环境中定义了相同的模型类（如 torchvision.models.vgg16），否则会报错。

• 加载模型权重（state_dict）：

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  model = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
  model.load_state_dict(torch.load(path))

  • 需要先定义模型结构，然后加载权重到模型中。

  • 这样可以更灵活地加载权重到不同的模型结构中（例如，迁移学习）。

3. 示例

以下是一个加载模型的示例：

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import torch
import torchvision

# 加载整个模型
model = torch.load('vgg16_model.pth')

# 加载模型权重
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load('vgg16_weights.pth'))

三、注意事项

1. 文件路径和权限：

   • 确保保存和加载文件时路径正确，且有权限读写文件。

2. 兼容性：

   • 如果使用 torch.save 保存整个模型，加载时需要保证 PyTorch 版本和模型定义兼容。

   • 使用 state_dict 保存和加载可以更好地兼容不同版本的 PyTorch 和模型定义。

3. 使用 GPU 和 CPU 的转换：

   • 如果模型在 GPU 上保存，但在 CPU 上加载（反之亦然），可以在加载时指定设备：

     Python复制

     # 将模型加载到 CPU
     model = torch.load(path, map_location=torch.device('cpu'))
     
     # 将模型加载到 GPU
     model = torch.load(path, map_location=torch.device('cuda:0'))

4. 分布式训练的保存和加载：

   • 在分布式训练中，state_dict 会包含 module. 前缀。加载时需要移除或保留前缀，以匹配模型结构。

四、总结

• torch.save 和 torch.load 是 PyTorch 中用于保存和加载模型的核心函数。

• 保存和加载的方式取决于应用场景（如迁移学习、微调、快速加载等）。

• 推荐使用 state_dict 方式保存和加载模型权重，以获得更好的灵活性和兼容性。