PyTorch dill 模型保存

当我们训练了一个PyTorch模型后，需要将其保存下来，以便以后使用或分享给他人。PyTorch提供了默认的保存和载入模型方法，但这些方法在某些情况下可能无法正常工作，比如保存自定义对象，或者需要保存其他库中的Python对象。这时，dill就是一种非常好的选择。

安装

首先，我们需要安装dill库。可以使用pip来进行安装：

pip install dill

保存模型

和PyTorch默认的保存方法类似，我们需要将模型保存为文件。但是，这里我们需要使用dill来序列化模型。下面展示了一个例子：

import dill
import torch

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 将模型保存到文件
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    dill.dump(model, f)

这样，模型就被保存到了当前目录下的model.pkl文件中。

载入模型

载入模型也很简单，直接使用dill.load()方法即可：

# 从文件中载入模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = dill.load(f)

这样，我们就成功地载入了之前保存的模型。

注意事项

需要注意的是，在使用dill进行模型保存时，我们需要将模型及其参数全部保存下来。否则，载入模型时可能会遇到一些问题。同时，为了确保保存的文件尽可能小，我们可以使用gzip来压缩保存的文件：

import gzip

# 将模型保存到文件
with gzip.open('model.pkl.gz', 'wb') as f:
    dill.dump(model, f)
    
# 从文件中载入模型
with gzip.open('model.pkl.gz', 'rb') as f:
    model = dill.load(f)

这样，保存的文件将会自动进行gzip压缩，大大减小了保存的文件大小。