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模型保存、加载、推理与部署
模型资产包括结构配置、权重、预处理、类别映射、版本和评估范围。
学习目标
- 解释核心机制
- 手算一个主要形状或公式
- 运行完整示例并排查错误
为什么需要这个概念
模型保存、加载、推理与部署是该文档中连接数据表示、训练目标和工程实现的核心主题。
- 掌握模型保存、加载、推理与部署的输入输出与训练边界
- 能够用 PyTorch 代码验证公式和形状
学习前需要掌握
PyTorch Tensor内容待补充神经网络训练循环
背景与问题
模型保存、加载、推理与部署是该文档中连接数据表示、训练目标和工程实现的核心主题。
概念定义
模型资产包括结构配置、权重、预处理、类别映射、版本和评估范围。
直观理解
把模型保存、加载、推理与部署理解为数据在模型中的一套明确变换，而不是只记一个类名。
核心原理
推理同时使用 eval 与 inference_mode；保存/加载后用固定样本做一致性测试。
实现时必须同时检查 shape、dtype、mask 或模式切换，并用验证集而不是测试集选择配置。
数学表达
核心公式
模型保存、加载、推理与部署的核心数学表达。
变量含义
Nbatch sizeD/H特征或隐藏维度
计算步骤
- 1按公式或模块逐步计算
- 2核对输出 shape
代码对应位置
示例 1模型保存、加载、推理与部署 · PyTorch 示例：验证模型保存、加载、推理与部署的输入、计算和输出。
变量解释
| 变量 | 含义 |
|---|---|
N | batch size |
D/H | 特征或隐藏维度 |
完整数值示例
模型保存、加载、推理与部署数值/形状检查
已知条件
- N=8
- D=64
- 1
按公式或模块逐步计算
- 2
核对输出 shape
输出保持 batch 维并符合任务头约定
处理前后对比
计算与实现步骤
- 1
确认输入与目标
- 2
建立最小模块
- 3
随机张量前向
- 4
计算损失
- 5
反向与更新
- 6
验证与错误分析
代码实现
示例 1
模型保存、加载、推理与部署 · PyTorch 示例
模型保存、加载、推理与部署 · PyTorch 示例
PyTorch
example_01.py用途：验证模型保存、加载、推理与部署的输入、计算和输出。
artifact={'model_config':config,'model_state_dict':model.state_dict(),'class_names':names,'preprocess':prep}
torch.save(artifact,'model.pt')
loaded=torch.load('model.pt',map_location='cpu',weights_only=True)代码解析
解析始终位于完整代码下方，并按实际代码段逐项对应。
输入数据与任务
验证模型保存、加载、推理与部署的输入、计算和输出。
model- 组合预处理和估计器的模型对象。
Step 1 · 1–3 行
代码显式标注输入和输出
artifact={'model_config':config,'model_state_dict':model.state_dict(),'class_names':names,'preprocess':prep}
torch.save(artifact,'model.pt')
loaded=torch.load('model.pt',map_location='cpu',weights_only=True)预期输出或运行结果
打印与页面说明一致的张量形状或损失。
常见错误 · 5 条
- 只保存权重
- 忘 eval
- 预处理不一致
- 类别映射丢失
- 加载不可信 pickle
实际应用
- 模型保存、加载、推理与部署
- 教学与项目基线
常见错误
只保存权重
忘 eval
预处理不一致
类别映射丢失
加载不可信 pickle
文档来源
27_模型保存加载推理与部署原始文档
学习资料/deeplearning/27_模型保存加载推理与部署.md- §2–7 state_dict
- §8–16 推理
- §17–22 部署监控
常见问题
模型保存、加载、推理与部署最先检查什么？
先检查输入输出 shape、dtype 和数据边界。
何时使用测试集？
全部设计锁定后最终评估。
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