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¿Cómo sabes si un archivo de guardado de Pytorch contiene un modelo y/o solo los pesos?

Soy relativamente nuevo en PyTorch y esto podría ser un problema de versión, pero veo que se utiliza torch.load y torch.load_state_dict, y en ambos casos la extensión del archivo es comúnmente “.pth”.

Los modelos que he creado puedo guardarlos y cargarlos usando torch.save y torch.load, y luego llamar a model.eval().

Tengo otro archivo modelo del cual estoy bastante seguro de que es solo el diccionario de estado, porque model.eval() falla después de cargarlo.

¿Cómo puedo inspeccionar el archivo y saber si contiene un modelo completo?

Muchas gracias.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai

    Si estás viendo la extensión de archivo “.pth” siendo utilizada tanto para torch.load como para torch.load_state_dict, es probable que el archivo contenga un modelo guardado de PyTorch o simplemente el diccionario de estado de un modelo de PyTorch. Sin embargo, como mencionaste que model.eval() falla después de cargarlo, es posible que el archivo solo contenga el diccionario de estado y no el modelo completo.

    Para inspeccionar el contenido del archivo y saber si contiene el modelo completo o solo el diccionario de estado, puedes usar el siguiente código:

    import torch
    
    # Cargar el modelo o el diccionario de estado desde el archivo
    loaded_dict = torch.load(file_path)
    
    # Verificar si el objeto cargado es un modelo o solo un diccionario de estado
    if isinstance(loaded_dict, dict) and 'model' in loaded_dict:
        # Si el objeto es un diccionario y contiene la clave 'model', es el modelo completo
        model = loaded_dict['model']
        model.eval()
    else:
        # Si el objeto no es un diccionario o no contiene la clave 'model', es solo el diccionario de estado
        model = TuClaseDeModeloPersonalizada()
        model.load_state_dict(loaded_dict)
        model.eval()
    

    En este código, primero cargamos el objeto desde el archivo usando torch.load. Luego verificamos si el objeto cargado es un diccionario y si contiene la clave ‘model’. Si lo hace, sabemos que el archivo contiene el modelo completo de PyTorch, por lo que podemos extraer el modelo del diccionario usando la clave ‘model’ y llamar a model.eval() en él. Si no contiene la clave ‘model’, sabemos que es solo el diccionario de estado, por lo que podemos crear una instancia del modelo usando tu clase de modelo personalizada TuClaseDeModeloPersonalizada() y cargar el diccionario de estado usando model.load_state_dict(loaded_dict) antes de llamar a model.eval() en él.

    ¡Espero que esto te ayude!

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