pytorch模型的保存失敗しましたが、

简洁：

评估模式

后缀

区别

保存模型（整个模型）

加载过程:

保存状态字典

加载过程:

总结

把模型训练到一半保存，想下次接着训练，用那种保存方式

保存模型和优化器状态字典

加载模型和优化器状态字典

如果保存整个模型，就不能继续训练吗、

保存整个模型

加载整个模型并继续训练

实例：

保存失败

大変、

如果你重构了模型，训练好的模型是否还有用取决于重构的程度和方式。：

深度学习解pde损失达到多少可以罢休

当你遇到保存模型时出现的错误时，首先需要查看错误信息以确定问题的具体原因。以下是一些可能的解决方案：

查看错误信息

解决方案

如果更改了模型定义

1. 查看错误信息

2. 确认保存的是状态字典

3. 检查模型中的自定义层或函数

4. 分步骤排查

a. 保存一个简单的模型

b. 逐步添加复杂性

c. 检查不可序列化的元素

5. 临时解决方案

a. 保存参数

b. 重写模型定义

6. 求助社区

【Python】dill：解决python的“AttributeError: Can‘t pickle local object”及无法pickle lambda函数的问题_attributeerror: can't pickle local object-CSDN博客

简洁：

分为：保存整个模型，和保存模型的字典。

保存整个模型，占用空间大，

torch.save(model, 'model_whole.pth')

保存整个字典，灵活性高，但要事先构建模型框架（定义模型）

import torch# 假设你已经有了模型实例 model
model = ...  # 你的模型定义# 确保模型是在评估模式下，如果模型中有例如Dropout或BatchNorm层的话
model.eval()# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

如果是想保存完模型之后继续训练，最好使用第二种，保存模型的字典。

在PyTorch中，保存模型的常见方法是使用torch.save函数。以下是如何保存模型的状态字典（state dictionary）的一个例子：

评估模式

不一定非要在评估模式下保存模型，但是通常推荐这样做，特别是当模型包含像Dropout或Batch Normalization这样的层时。以下是为什么通常推荐在评估模式下保存模型的原因：

Dropout: 在训练期间，Dropout层会随机地将输入单元的一部分设置为0，以防止模型过拟合。在评估或测试时，我们希望使用整个网络的容量来预测结果，因此Dropout层应该被“关闭”。如果在训练模式下保存模型，Dropout层仍然处于激活状态，当你加载模型进行预测时，可能会得到不一致的结果。【训练时dropout一些为零，但评估的时候应该都为激活状态】
Batch Normalization: Batch Normalization层在训练时会计算每个小批量数据的均值和方差，并在测试时使用这些统计数据进行标准化。如果在训练模式下保存模型，Batch Normalization层可能会包含特定于最后一个小批量的统计信息，这可能会导致在加载模型进行预测时得到不一致的结果。

如果你不打算在保存模型后立即进行预测，而是计划继续训练，那么在训练模式下保存模型也是可以的。在这种情况下，模型将在加载后继续以相同的模式（训练模式）进行操作。

以下是保存模型时的代码示例，不指定模式：

import torch# 假设 model 是你的模型实例
model ...  # 你的模型定义# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在上面的代码中，没有显式地将模型设置为评估模式。如果你在保存模型后立即进行预测，你应该确保在加载模型后将其设置为评估模式：也可以

model = ...  # 初始化模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()  # 设置为评估模式

总之，是否在评估模式下保存模型取决于你后续的使用场景。如果你打算立即进行预测，建议在评估模式下保存模型。如果你打算继续训练，则可以按照当前模式保存模型。

import torch# 假设你已经有了模型实例 model
model = ...  # 你的模型定义# 确保模型是在评估模式下，如果模型中有例如Dropout或BatchNorm层的话
model.eval()# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

这里，model.pth是保存的文件名，你可以根据需要更改它。保存状态字典而不是整个模型的好处是，这种方法更加灵活，允许你在以后加载模型时使用不同的架构（只要它们兼容状态字典的结构）。

如果你想保存整个模型而不是状态字典，你可以这样做：

torch.save(model, 'model_whole.pth')

但是，这种方法可能会在模型定义发生变化时导致问题，因此通常推荐保存和加载状态字典。当需要加载模型时，你需要先创建模型实例，然后加载状态字典：

创建model（），加载load_state_dict

# 假设你的模型类是MyModel
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()  # 确保模型处于评估模式

请确保在加载模型之前，你的代码环境中已经有了模型的定义。

后缀

.pth 是一种常用的文件扩展名，用于保存PyTorch模型的状态字典（state dictionary）。这个扩展名并不是强制性的，它只是一个约定俗成的命名习惯，用来表明文件包含的是PyTorch模型参数。

实际上，你可以使用任何你喜欢的文件扩展名来保存模型，比如 .pt、.model 或其他任何扩展名。重要的是文件的格式和内容，而不是文件扩展名。只要你在加载模型时使用正确的函数（torch.load）来读取文件，文件扩展名不会影响模型的使用。

以下是一些使用不同扩展名的例子：

# 保存模型，使用 .pt 扩展名
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')# 保存模型，使用 .model 扩展名
torch.save(model.state_dict(), 'model.model')# 加载模型，不管使用什么扩展名
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))   # 如果保存为 .pt
model.load_state_dict(torch.load('model.model')) # 如果保存为 .model

只要确保在加载模型时使用相同的文件名，PyTorch就能够正确地读取和恢复模型的状态字典

区别

保存模型和保存状态字典在PyTorch中是两种不同的方法，它们在保存的内容、文件大小、灵活性以及加载时的步骤上有所不同。

保存模型（整个模型）

当使用torch.save保存整个模型时，以下内容会被保存：

模型的结构（即类的定义）
模型的状态字典（即模型参数）
模型的属性（例如，如果模型有一些非参数属性，它们也会被保存）

优点:

简单：保存和加载都比较直接，不需要单独处理模型结构。

缺点:

不灵活：如果模型定义在未来发生了变化，加载保存的模型可能会遇到问题。
文件大：因为保存了整个模型的结构，所以文件通常比只保存状态字典要大。

加载过程:

# 加载整个模型
loaded_model = torch.load('model_whole.pth')
loaded_model.eval()  # 确保模型处于评估模式

保存状态字典

保存状态字典只保存了模型中的参数（weights和biases）。

优点:

灵活：可以在不同的模型结构中重用参数，只要新模型的结构与保存状态字典的模型兼容。
文件小：因为只保存了参数，所以文件通常比保存整个模型要小。

缺点:

稍微复杂：需要先定义模型结构，然后加载状态字典。

加载过程:

# 假设你的模型类是MyModel
model = MyModel()  # 需要先定义模型结构
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))  # 加载状态字典
model.eval()  # 确保模型处于评估模式

总结

保存整个模型适用于模型结构不经常改变的情况，或者当你想要确保模型和参数一起迁移时。
保存状态字典适用于模型结构可能会改变的情况，或者当你想要节省空间并且可以接受稍复杂的加载过程时。

加载时，两者确实有所不同。保存整个模型时，可以直接加载模型实例。而保存状态字典时，需要先创建一个模型实例，然后加载状态字典到这个实例中。

把模型训练到一半保存，想下次接着训练，用那种保存方式

如果你想在中途保存模型，以便下次可以继续训练，你应该保存模型的状态字典以及优化器的状态字典。这样做的原因是：

模型的状态字典包含了模型参数，这些是你训练得到的。
优化器的状态字典包含了优化器的状态，比如动量、梯度等，这对于确保训练的连续性是必要的。

以下是如何保存和加载模型及优化器状态字典的步骤：

保存模型和优化器状态字典

模型和优化器都要保存

import torch# 假设 model 是你的模型实例，optimizer 是你的优化器实例
model ...  # 你的模型定义
optimizer ...  # 你的优化器定义# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')# 保存优化器的状态字典
torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')

加载模型和优化器状态字典

下次训练时，你需要先重新初始化模型和优化器，然后加载之前保存的状态字典：

模型和优化器都要加载

# 重新初始化模型和优化器
model = ...  # 重新定义你的模型
optimizer = ...  # 重新定义你的优化器# 加载模型的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))# 加载优化器的状态字典
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))# 确保在继续训练之前模型是训练模式
model.train()

确保在加载状态字典后，你的模型和优化器配置与保存时相同，例如学习率、优化器的动量等。如果你改变了这些配置，加载状态字典后可能需要手动调整。

通过这种方式，你可以确保训练过程从上次停止的地方继续，而不会丢失任何进度。

如果保存整个模型，就不能继续训练吗、

保存整个模型也是可以继续训练的，但是这种方法不如只保存状态字典那样灵活。当你保存整个模型时，包括模型的结构和参数都会被保存。如果你在后续训练中需要修改模型结构，那么加载整个模型可能会遇到问题。不过，如果你不打算修改模型结构，保存整个模型是可以继续训练的。

以下是如何保存整个模型以及如何继续训练的步骤：

保存整个模型

import torch# 假设 model 是你的模型实例
model ...  # 你的模型定义# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')

加载整个模型并继续训练

# 加载整个模型
model = torch.load('model.pth')# 确保模型是训练模式
model.train()# 假设你已经有了一个优化器实例 optimizer
optimizer ...  # 优化器定义# 继续训练模型
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):# 训练代码...optimizer.step()

当你加载整个模型时，你需要确保优化器被正确地重新初始化，并且其参数与之前保存时的状态匹配。如果优化器状态没有被保存，你将无法从上次停止的地方继续训练，因为优化器的内部状态（如动量、权重衰减等）将会丢失。

总的来说，保存整个模型是可行的，但是通常推荐保存和加载状态字典，因为这样做更加灵活，尤其是在模型结构可能会发生变化的情况下。保存状态字典也使得代码更加模块化，因为你不需要担心模型定义的变化，只需要关注如何加载和保存参数。

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实例：

保存失败

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14948/2489849358.py in <module>1 model.eval()#评估模式以保存模型
----> 2 torch.save(model,'qwer.ptl')~\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py in save(obj, f, pickle_module, pickle_protocol, _use_new_zipfile_serialization)377         if _use_new_zipfile_serialization:378             with _open_zipfile_writer(opened_file) as opened_zipfile:
--> 379                 _save(obj, opened_zipfile, pickle_module, pickle_protocol)380                 return381         _legacy_save(obj, opened_file, pickle_module, pickle_protocol)~\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py in _save(obj, zip_file, pickle_module, pickle_protocol)587     pickler = pickle_module.Pickler(data_buf, protocol=pickle_protocol)588     pickler.persistent_id = persistent_id
--> 589     pickler.dump(obj)590     data_value = data_buf.getvalue()591     zip_file.write_record('data.pkl', data_value, len(data_value))AttributeError: Can't pickle local object 'Symbolic_KANLayer.__init__.<locals>.<listcomp>.<listcomp>.<lambda>'

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14948/3292979839.py in <module>1 model.eval()#评估模式以保存模型
----> 2 torch.save(model.state_dict,'qwer.ptl')~\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py in save(obj, f, pickle_module, pickle_protocol, _use_new_zipfile_serialization)377         if _use_new_zipfile_serialization:378             with _open_zipfile_writer(opened_file) as opened_zipfile:
--> 379                 _save(obj, opened_zipfile, pickle_module, pickle_protocol)380                 return381         _legacy_save(obj, opened_file, pickle_module, pickle_protocol)~\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py in _save(obj, zip_file, pickle_module, pickle_protocol)587     pickler = pickle_module.Pickler(data_buf, protocol=pickle_protocol)588     pickler.persistent_id = persistent_id
--> 589     pickler.dump(obj)590     data_value = data_buf.getvalue()591     zip_file.write_record('data.pkl', data_value, len(data_value))AttributeError: Can't pickle local object 'Symbolic_KANLayer.__init__.<locals>.<listcomp>.<listcomp>.<lambda>'

这个错误是由于在尝试序列化模型的状态字典时遇到了一个无法被pickle模块序列化的对象。pickle是Python的一个标准模块，用于序列化和反序列化Python对象结构，也即保存和加载对象。

错误信息 AttributeError: Can't pickle local object 'Symbolic_KANLayer.__init__.<locals>.<listcomp>.<listcomp>.<lambda>' 提示我们问题出现在尝试序列化一个局部定义的lambda函数时。在PyTorch中，模型的状态字典通常只包含参数和缓冲区，不包含代码或函数定义。然而，如果你的模型定义中包含了一些无法序列化的局部函数或对象，那么在尝试保存状态字典时就会遇到这个问题。

以下是一些可能的解决方案：

移除或重构模型中的lambda函数：如果可能，尽量避免在模型定义中使用lambda函数，或者将它们重构为常规的函数定义。
使用register_buffer：如果lambda函数是用来创建模型中的缓冲区（buffers），确保使用register_buffer方法将这些缓冲区注册到模型中，这样它们就可以被序列化了。
自定义序列化：如果你无法避免使用lambda函数或其他无法序列化的对象，你可以自定义序列化和反序列化过程，只保存和加载可以序列化的部分。

以下是一个示例，说明如何重构模型以避免使用lambda函数：

# 假设原来的模型定义中使用了lambda函数
class Symbolic_KANLayer(nn.Module):def __init__(self):super(Symbolic_KANLayer, self).__init__()# 假设这里有lambda函数self.weights = [lambda x: x * i for i in range(10)]# 重构模型定义，避免使用lambda
class Symbolic_KANLayer(nn.Module):def __init__(self):super(Symbolic_KANLayer, self).__init__()self.weights = [self.weight_function(i) for i in range(10)]def weight_function(self, factor):return lambda x: x * factordef forward(self, x):# 使用self.weights中的函数for weight in self.weights:x = weight(x)return x

在重构模型后，尝试再次保存模型的状态字典。如果问题仍然存在，你可能需要进一步检查模型定义，以确保没有其他无法序列化的对象。

实际上，使用lambda函数通常不会阻止你保存PyTorch模型的状态字典。状态字典主要包含模型的参数（比如权重和偏置）以及一些缓冲区（buffers），而不包含模型定义中的代码或函数。

如果你的模型使用了lambda函数，但它们没有被用作模型参数或缓冲区的一部分，那么在保存状态字典时通常不会遇到问题。状态字典不会尝试序列化lambda函数或其他Python代码，因此这些函数的存在通常不会影响模型保存。

错误信息 AttributeError: Can't pickle local object 'Symbolic_KANLayer.__init__.<locals>.<listcomp>.<listcomp>.<lambda>' 提示你的模型可能有一些特定的结构或属性，它们无法被pickle模块序列化。这可能是由于以下原因之一：

你的模型或某个模块包含了一个无法序列化的属性，比如一个在__init__方法中定义的lambda函数，并且这个lambda函数被用作模型属性的一部分。
你的模型包含了一些自定义的类或函数，它们没有被正确地定义为可以在pickle过程中处理的类型。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

确认模型的状态字典中不包含任何无法序列化的对象。你可以通过打印状态字典的键来检查它包含的内容：

print(model.state_dict().keys())

如果你的模型确实包含了一些无法序列化的属性，尝试将这些属性移出模型的状态字典，或者重新设计模型以避免使用这些属性。
如果你确实需要在模型中保存一些无法序列化的状态，可以考虑将它们作为单独的文件保存，并在加载模型时手动恢复这些状态。

记住，当使用torch.save保存模型时，你通常只需要保存模型的状态字典：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

如果你的模型没有包含无法序列化的属性，上述代码应该能够正常工作。如果问题仍然存在，那么需要具体检查模型定义中可能导致序列化失败的部分。

下次记得把拉面不大改了再train

训完了再改，やっぱり、だめだの、

大変、

如果你重构了模型，训练好的模型是否还有用取决于重构的程度和方式。：

微小的改变：如果你只是做了微小的改变，比如调整了某些层的超参数或者添加/移除了不影响模型大部分结构的层，那么你可能可以通过以下方式继续使用训练好的模型：
- 确保新的模型结构能够匹配旧模型的状态字典中的键。
- 只加载与新模型结构相匹配的参数。
结构性的改变：如果你做了结构性的改变，比如改变了层的类型或层的连接方式，那么原来的模型参数可能不再适用于新的模型结构。在这种情况下，你可能需要重新训练模型。

以下是一些建议，以帮助你决定如何处理重构后的模型：

检查模型结构：比较新旧模型的层和参数键，看看它们是否兼容。
部分加载参数：如果新模型只是比旧模型多了几层或者有一些小的改动，你可以尝试只加载旧模型的部分参数，并初始化新添加的层。
迁移学习：如果新旧模型有相似之处，你可以考虑使用旧模型的参数来初始化新模型的一部分，然后继续训练。
重新训练：如果模型结构变化太大，最安全的方法是重新训练模型。

以下是一个示例，展示如何在部分兼容的情况下加载模型参数：

python

复制

# 假设你有一个新的模型实例 new_model
new_model = NewModelStructure()# 加载旧模型的状态字典
old_state_dict = torch.load('old_model.pth')# 创建新模型的状态字典，只包含旧模型中存在的键
new_state_dict = {k: v for k, v in old_state_dict.items() if k in new_model.state_dict()}# 加载匹配的参数
new_model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)# 现在你可以继续训练 new_model 或者进行其他操作

在上述代码中，strict=False 参数允许加载部分状态字典，忽略不匹配的键。

总之，重构模型后，训练好的模型是否有用取决于重构的具体情况。在某些情况下，可以部分重用训练好的参数，而在其他情况下，可能需要从头开始重新训练。

深度学习解pde损失达到多少可以罢休

在深度学习用于求解偏微分方程（PDEs）时，决定何时停止训练并没有一个固定的标准，因为这取决于多个因素，包括：

问题的复杂性：不同的PDE问题可能有不同的难度，这会影响达到可接受解所需的训练程度。
数据集的质量和大小：数据的质量和数量也会影响模型性能。更高质量和更大规模的数据集通常能提供更好的训练效果。
模型架构：不同的神经网络架构可能对同一个问题有不同的表现。
损失函数的选择：不同的损失函数可能导致不同的收敛行为。
应用要求：对于某些应用，可能需要非常精确的解，而对于其他应用，近似解可能就足够了。

以下是一些指导原则，可以帮助你决定何时停止训练：

损失函数收敛：通常，当损失函数的值在多个epoch内不再显著下降时，可以认为模型已经收敛。但这并不总是意味着模型已经达到最佳性能。
验证集性能：如果你有一个独立的验证集，可以监控模型在验证集上的性能。当验证集上的损失不再显著下降时，可能意味着模型已经足够好。
预定的迭代次数：在开始训练之前，可以设定一个预定的迭代次数。如果损失函数在达到这个迭代次数之前已经收敛，则可以提前停止训练。
人为设定的阈值：可以设定一个损失函数的阈值，当损失函数低于这个阈值时停止训练。这个阈值应该基于对问题的理解以及所需的精度。

例如，如果你在解决一个工程问题，可能需要一个特定的精度水平，比如损失函数值低于1e-5。在这种情况下，你可以将训练停止的条件设置为损失函数达到这个阈值。

总之，没有一个固定的损失值可以作为停止训练的标准。最佳做法是结合上述几个因素，并根据具体问题的需求和上下文来做出决定。通常，需要通过实验和领域知识来找到合适的停止点。

我训练一个模型训练好了，现在想保存，但是报错，怎么办？如果更改了模型定义，我原来的训练好的模型也没了呀

当你遇到保存模型时出现的错误时，首先需要查看错误信息以确定问题的具体原因。以下是一些可能的解决方案：

查看错误信息

错误信息通常会提供关于问题的线索。例如，如果你遇到了类似以下错误：

复制

AttributeError: Can't pickle local object ...

这表明模型中可能包含无法被序列化的对象，比如局部定义的函数或lambda表达式。

解决方案

仅保存状态字典：确保你是在保存模型的状态字典而不是整个模型。状态字典只包含模型的参数，通常不会包含模型定义中的代码。

python

复制
```
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
检查模型中的自定义层或函数：如果你在模型中使用了自定义层或函数，确保它们是可以被序列化的。避免使用lambda函数或者确保它们在全局范围内定义。
分离模型定义和训练代码：将模型定义放在一个单独的文件中，并在训练脚本中导入它。这样即使更改了模型定义，只要不更改层的名字和参数，你仍然可以使用原来的状态字典。
保存和加载模型结构：如果你确实更改了模型定义，你可以保存一个模型的副本，以便以后可以加载相同的结构。

python

复制
```
torch.save(model, 'entire_model.pth')
```
然后在加载时：

python

复制
```
model = torch.load('entire_model.pth')
```
适配新旧模型结构：如果你更改了模型定义，但希望重用旧的模型参数，可以尝试创建一个新的模型实例，并将旧的状态字典中的参数加载到新模型中，前提是新旧模型具有兼容的层和参数名称。

python

复制
```
new_model = NewModelDefinition()  # 新的模型定义
old_state_dict = torch.load('model.pth')
new_state_dict = {k: v for k, v in old_state_dict.items() if k in new_model.state_dict()}
new_model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)
```

如果更改了模型定义

如果你更改了模型定义，原来的训练好的模型不会自动失效。只要你能够按照上述方法之一加载和适配旧的状态字典，你就可以继续使用这些参数。如果无法适配，你可能需要从头开始重新训练模型，或者使用部分旧的参数作为新模型的初始化。

总之，确保遵循良好的实践，比如定期保存状态字典，并在更改模型定义时保持参数名称的一致性，可以帮助你在不丢失训练进度的情况下进行模型迭代。

我现在保存不了呀？？？

如果你在尝试保存模型时遇到问题，请按照以下步骤进行排查和解决：

1. 查看错误信息

首先，查看报错信息，了解无法保存模型的具体原因。错误信息通常会指出问题的所在。

2. 确认保存的是状态字典

确保你尝试保存的是模型的状态字典，而不是整个模型。状态字典通常是可以序列化的。

python

复制

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

3. 检查模型中的自定义层或函数

如果模型中包含自定义层或函数，确保它们是可以序列化的。避免使用lambda函数或者确保它们在全局范围内定义。

4. 分步骤排查

尝试以下步骤，逐步排查问题：

a. 保存一个简单的模型

尝试保存一个简单的模型（比如只有几个全连接层的模型），看是否可以成功。如果可以，问题可能出在你原始模型中的某些特定部分。

b. 逐步添加复杂性

从简单模型开始，逐步添加原始模型中的层和操作，直到发现问题所在。

c. 检查不可序列化的元素

以下是一些可能导致无法序列化的元素：

lambda函数
自定义层或函数中的不可序列化属性
包含循环引用的对象
其他Python特定的对象，如文件句柄、线程等

5. 临时解决方案

如果无法直接解决问题，你可以尝试以下临时解决方案：

a. 保存参数

手动保存每个层的参数，例如：

torch.save(model.conv1.weight.data, 'conv1_weight.pth')
torch.save(model.conv1.bias.data, 'conv1_bias.pth')
# ... 对其他层做同样的操作

b. 重写模型定义

如果可能，尝试重写模型定义，避免使用导致问题的元素。

6. 求助社区

如果上述步骤都无法解决问题，你可以将错误信息发布到PyTorch社区、论坛或Stack Overflow，寻求更多帮助。

请提供具体的错误信息，这样其他人可以更准确地帮助你解决问题。