保存和加载 Pytorch 模型检查点以进行推理不起作用答案

【问题标题】：Saving and Loading Pytorch Model Checkpoint for inference not working保存和加载 Pytorch 模型检查点以进行推理不起作用
【发布时间】：2019-06-13 04:27:37
【问题描述】：

我有一个使用 LSTM 训练的模型。该模型是在 GPU 上训练的（在 Google COLABORATORY 上）。我必须保存模型以进行推理；我将在 CPU 上运行。训练完成后，我将模型检查点保存如下：

torch.save({'model_state_dict': model.state_dict()},'lstmmodelgpu.tar')

并且，为了推断，我将模型加载为：

# model definition
vocab_size = len(vocab_to_int)+1 
output_size = 1
embedding_dim = 300
hidden_dim = 256
n_layers = 2

model = SentimentLSTM(vocab_size, output_size, embedding_dim, hidden_dim, n_layers)

# loading model
device = torch.device('cpu')
checkpoint = torch.load('lstmmodelgpu.tar', map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
model.eval()

但是，它引发了以下错误：

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
  File "workspace/envs/envdeeplearning/lib/python3.5/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 719, in load_state_dict
    self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for SentimentLSTM:
    Missing key(s) in state_dict: "embedding.weight". 
    Unexpected key(s) in state_dict: "encoder.weight".

保存检查点时有什么遗漏的吗？

【问题讨论】：

你在用DataParallel吗？
@harshit_k，不，我没有使用 DataParallel。我已按照教程进行操作：pytorch.org/tutorials/beginner/…
不知道为什么会报错，但您仍然可以尝试discuss.pytorch.org/t/… 中给出的解决方案或使用model.module.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])。但是，我不确定这是否会奏效。

标签： python-3.x lstm pytorch

【解决方案1】：

这里有两点需要考虑。

您提到您正在 GPU 上训练模型并使用它在 CPU 上进行推理，因此您需要在 load 函数中添加参数 map_location传递 torch.device('cpu')。
state_dict 键不匹配（在您的输出消息中指示），这可能是由于某些缺少键或您正在加载的 state_dict 中的键多于您所加载的模型目前使用。为此，您必须在 load_state_dict 函数中添加一个值为 False 的参数 strict。这将使方法忽略键的不匹配。

旁注：尝试对检查点文件使用 pt 或 pth 的扩展名，因为这是惯例。

【讨论】：