python进阶教程：PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解人工智能python爬虫程序学习教程-

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有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解
一、PyTorch快速搭建神经网络方法

先看实验代码：

import torch  import torch.nn.functional as F     # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络  class Net(torch.nn.Module):    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):      super(Net, self).__init__()      self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)      self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)       def forward(self, x):      x = F.relu(self.hidden(x))      x = self.predict(x)      return x     net1 = Net(2, 10, 2)  print('方法1：n', net1)     # 方法2 通过torch.nn.Sequential快速建立神经网络结构  net2 = torch.nn.Sequential(    torch.nn.Linear(2, 10),    torch.nn.ReLU(),    torch.nn.Linear(10, 2),    )  print('方法2：n', net2)  # 经验证，两种方法构建的神经网络功能相同，结构细节稍有不同     '''''  方法1：   Net (   (hidden): Linear (2 -> 10)   (predict): Linear (10 -> 2)  )  方法2：   Sequential (   (0): Linear (2 -> 10)   (1): ReLU ()   (2): Linear (10 -> 2)  )  ''' 

先前学习了通过定义一个Net类来构建神经网络的方法，classNet中首先通过super函数继承torch.nn.Module模块的构造方法，再通过添加属性的方式搭建神经网络各层的结构信息，在forward方法中完善神经网络各层之间的连接信息，然后再通过定义Net类对象的方式完成对神经网络结构的构建。

构建神经网络的另一个方法，也可以说是快速构建方法，就是通过torch.nn.Sequential，直接完成对神经网络的建立。

两种方法构建得到的神经网络结构完全相同，都可以通过print函数来打印输出网络信息，不过打印结果会有些许不同。

二、PyTorch的神经网络保存和提取

在学习和研究深度学习的时候，当我们通过一定时间的训练，得到了一个比较好的模型的时候，我们当然希望将这个模型及模型参数保存下来，以备后用，所以神经网络的保存和模型参数提取重载是很有必要的。

首先，我们需要在需要保存网路结构及其模型参数的神经网络的定义、训练部分之后通过torch.save()实现对网络结构和模型参数的保存。有两种保存方式：一是保存年整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net；二是只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()，保存结果都以.pkl文件形式存储。

对应上面两种保存方式，重载方式也有两种。对应第一种完整网络结构信息，重载的时候通过torch.load(‘.pkl’)直接初始化新的神经网络对象即可。对应第二种只保存模型参数信息，需要首先搭建相同的神经网络结构，通过net.load_state_dict(torch.load(’.pkl’))完成模型参数的重载。在网络比较大的时候，第一种方法会花费较多的时间。

代码实现：

import torch  from torch.autograd import Variable  import matplotlib.pyplot as plt     torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子     # 创建数据  x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())  x, y = Variable(x, requires_grad=False), Variable(y, requires_grad=False)     # 将待保存的神经网络定义在一个函数中  def save():    # 神经网络结构    net1 = torch.nn.Sequential(      torch.nn.Linear(1, 10),      torch.nn.ReLU(),      torch.nn.Linear(10, 1),      )    optimizer = torch.optim.SGD(net1.parameters(), lr=0.5)    loss_function = torch.nn.MSELoss()       # 训练部分    for i in range(300):      prediction = net1(x)      loss = loss_function(prediction, y)      optimizer.zero_grad()      loss.backward()      optimizer.step()       # 绘图部分    plt.figure(1, figsize=(10, 3))    plt.subplot(131)    plt.title('net1')    plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())    plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)       # 保存神经网络    torch.save(net1, '7-net.pkl')           # 保存整个神经网络的结构和模型参数    torch.save(net1.state_dict(), '7-net_params.pkl') # 只保存神经网络的模型参数     # 载入整个神经网络的结构及其模型参数  def reload_net():    net2 = torch.load('7-net.pkl')    prediction = net2(x)       plt.subplot(132)    plt.title('net2')    plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())    plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)     # 只载入神经网络的模型参数，神经网络的结构需要与保存的神经网络相同的结构  def reload_params():    # 首先搭建相同的神经网络结构    net3 = torch.nn.Sequential(      torch.nn.Linear(1, 10),      torch.nn.ReLU(),      torch.nn.Linear(10, 1),      )       # 载入神经网络的模型参数    net3.load_state_dict(torch.load('7-net_params.pkl'))    prediction = net3(x)       plt.subplot(133)    plt.title('net3')    plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())    plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)     # 运行测试  save()  reload_net()  reload_params() 

实验结果：
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是
没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！
其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]想做你自己想成为高尚人，加油！