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Guardar los pesos del modelo por separado en PyTorch.

19 Jul, 2023 Programación

Estoy utilizando PyTorch para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Me pregunto si es posible guardar por separado los pesos del modelo. Por ejemplo:

class my_model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(my_model, self).__init__()
        self.bert = transformers.AutoModel.from_pretrained(BERT_PATH)
        self.out = nn.Linear(768,1)

    def forward(self, ids, mask, token_type):
        x = self.bert(ids, mask, token_type)[1]
        x = self.out(x)

        return x

Tengo el modelo BERT como base y una capa lineal adicional en la parte superior. Después de entrenar este modelo, ¿puedo guardar los pesos del modelo BERT y esta capa lineal por separado?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Sí, es posible guardar por separado los pesos del modelo BERT y la capa lineal en PyTorch. Para hacer esto, puedes usar el método state_dict() del modelo para obtener un diccionario que contenga el estado de los parámetros y buffers del modelo. Luego, puedes guardar el diccionario de estado utilizando la función torch.save().

    Para guardar por separado los pesos del modelo BERT y la capa lineal, puedes usar el siguiente código:

    # crear una instancia del modelo
modelo = mi_modelo()

# entrenar el modelo

# guardar los diccionarios de estado para BERT y la capa lineal por separado
bert_dict = modelo.bert.state_dict()
linear_dict = modelo.out.state_dict()

torch.save(bert_dict, "pesos_bert.pth")
torch.save(linear_dict, "pesos_lineal.pth")

    Este código crea una instancia de mi_modelo, lo entrena y luego obtiene los diccionarios de estado para el modelo BERT y la capa lineal utilizando el método state_dict(). Los diccionarios de estado se guardan en archivos separados utilizando la función torch.save().

    Para cargar los pesos guardados para el modelo BERT y la capa lineal, puedes utilizar la función torch.load() para cargar los diccionarios de estado, y luego utilizar el método load_state_dict() de los respectivos componentes del modelo para actualizar sus parámetros y buffers:

    # crear una instancia del modelo
modelo = mi_modelo()

# cargar los diccionarios de estado guardados para BERT y la capa lineal por separado
bert_dict = torch.load("pesos_bert.pth")
linear_dict = torch.load("pesos_lineal.pth")

modelo.bert.load_state_dict(bert_dict)
modelo.out.load_state_dict(linear_dict)

    Este código crea una instancia de mi_modelo y luego carga los diccionarios de estado guardados para el modelo BERT y la capa lineal utilizando torch.load(). Luego se utiliza el método load_state_dict() de los respectivos componentes del modelo para actualizar sus parámetros y buffers con los diccionarios de estado cargados.

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