pytorch保存和重新加載模型，loss發(fā)生變化，如何去解決？
首先，面對一個簡單的模型，特別是生成對抗網絡（GAN）的判別器在保存與加載后，loss 倏然變小，這表明梯度可能已迅速消失。每次都需要從頭訓練判別器，才能使其正常與生成器進行對抗，這提示我們可能在保存和加載模型時存在問題。
許多人提議同時保存模型及其優(yōu)化器，如 Adam，以避免這種問題。實踐證明，這種方法在一定程度上解決了問題，因為優(yōu)化器的參數在訓練過程中起著關鍵作用。然而，文件擴展名的變化，從.pth更改為.pt，并不會影響文件結構。
有觀點指出問題可能在于 GPU 加載過程中的不一致。然而，即使指定了 GPU 設備加載，問題依舊存在。使用 model.eval() 也可能不解決問題，因為對于簡單的卷積模型，這個方法并不適用。
深入分析后，發(fā)現保存模型時使用 `state_dict` 可能不完整，導致模型參數在重新加載時存在缺失或不一致的問題。因此，正確方法是直接保存整個模型，而非僅保存 `state_dict`。
修改代碼后，問題得以解決，重新加載的模型計算的 loss 與保存前保持一致。
然而，加載模型時還需要注意優(yōu)化器的正確加載順序。若先加載優(yōu)化器，再加載模型，可能會導致梯度不更新，這可能是因為加載的模型文件中包含覆蓋了優(yōu)化器參數的數據。因此，建議先加載模型，再加載優(yōu)化器。
如果需要修改優(yōu)化器參數，但又擔心破壞已加載的模型，應先加載優(yōu)化器，然后修改參數字典，而不是直接修改優(yōu)化器實例。這確保了模型的完整性，同時允許對學習率等參數進行調整。
pytorch保存和重新加載模型,loss發(fā)生變化,如何去解決?
修改代碼后，問題得以解決，重新加載的模型計算的 loss 與保存前保持一致。然而，加載模型時還需要注意優(yōu)化器的正確加載順序。若先加載優(yōu)化器，再加載模型，可能會導致梯度不更新，這可能是因為加載的模型文件中包含覆蓋了優(yōu)化器參數的數據。因此，建議先加載模型，再加載優(yōu)化器。如果需要修改優(yōu)化器參數，但...
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17.初識Pytorch之保存模型(model save)與加載模型(model load)_百度...
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