《动手学深度学习》
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读取和存储

到目前为止,我们介绍了如何处理数据以及构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中,我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。这种情况下,我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。

读写 NDArrays

我们可以直接使用saveload函数分别存储和读取 NDArray。下面的例子创建了 NDArray 变量x,并将其存在文件名同为x的文件里。

In [1]:
from mxnet import nd
from mxnet.gluon import nn

x = nd.ones(3)
nd.save('x', x)

然后我们将数据从存储的文件读回内存。

In [2]:
x2 = nd.load('x')
x2
Out[2]:
[
 [1. 1. 1.]
 <NDArray 3 @cpu(0)>]

我们还可以存储一列 NDArray 并读回内存。

In [3]:
y = nd.zeros(4)
nd.save('xy', [x, y])
x2, y2 = nd.load('xy')
(x2, y2)
Out[3]:
(
 [1. 1. 1.]
 <NDArray 3 @cpu(0)>,
 [0. 0. 0. 0.]
 <NDArray 4 @cpu(0)>)

我们甚至可以存储并读取一个从字符串映射到 NDArray 的字典。

In [4]:
mydict = {'x': x, 'y': y}
nd.save('mydict', mydict)
mydict2 = nd.load('mydict')
mydict2
Out[4]:
{'x':
 [1. 1. 1.]
 <NDArray 3 @cpu(0)>, 'y':
 [0. 0. 0. 0.]
 <NDArray 4 @cpu(0)>}

读写 Gluon 模型的参数

除了 NDArray 以外,我们还可以读写 Gluon 模型的参数。Gluon 的 Block 类提供了save_parametersload_parameters函数来读写模型参数。为了演示方便,我们先创建一个多层感知机,并将其初始化。回忆“模型参数的延后初始化”一节,由于延后初始化,我们需要先运行一次前向计算才能实际初始化模型参数。

In [5]:
class MLP(nn.Block):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(MLP, self).__init__(**kwargs)
        self.hidden = nn.Dense(256, activation='relu')
        self.output = nn.Dense(10)

    def forward(self, x):
        return self.output(self.hidden(x))

net = MLP()
net.initialize()
x = nd.random.uniform(shape=(2, 20))
y = net(x)

下面把该模型的参数存成文件,文件名为“mlp.params”。

In [6]:
filename = 'mlp.params'
net.save_parameters(filename)

接下来,我们再实例化一次定义好的多层感知机。跟随机初始化模型参数不同,我们在这里直接读取保存在文件里的参数。

In [7]:
net2 = MLP()
net2.load_parameters(filename)

因为这两个实例都有同样的模型参数,那么对同一个输入x的计算结果将会是一样。我们来验证一下。

In [8]:
y2 = net2(x)
y2 == y
Out[8]:

[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
<NDArray 2x10 @cpu(0)>

小结

  • 通过saveload函数可以很方便地读写 NDArray。
  • 通过load_parameterssave_parameters函数可以很方便地读写 Gluon 模型的参数。

练习

  • 即使无需把训练好的模型部署到不同的设备,存储模型参数在实际中还有哪些好处?

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