Guardar y cargar pesos

Introducción

En el mundo del aprendizaje profundo, la persistencia de modelos es un aspecto crucial. Los pesos de una red neuronal son los valores que se ajustan durante el entrenamiento para mejorar las predicciones. En este artículo, exploraremos cómo guardar estos pesos usando state_dict y cómo cargarlos en otro punto para continuar con la entrenabilidad del modelo. La persistencia de modelos no solo facilita la replicación de resultados sino también permite transferir el entrenamiento a otros equipos o seguir un proyecto interrumpido.

Explicación principal

En PyTorch, las redes neuronales se representan como instancias de torch.nn.Module. Al entrenar una red neuronal, los pesos y sesgos son actualizados en cada paso del gradiente. Estos valores finales después del entrenamiento se almacenan en el atributo state_dict de la red.

Ejemplo de guardar y cargar pesos

A continuación, vemos un ejemplo básico de cómo guardar y cargar los pesos de una red neuronal en PyTorch:

import torch
from torch import nn

# Definición del modelo
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, x):
        return self.fc2(self.fc1(x))

# Crear una instancia del modelo
model = SimpleNN()

# Entrenamiento ficticio (no se ejecuta en este contexto)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Guardar los pesos del modelo
torch.save(model.state_dict(), 'weights.pth')

# Cargar los pesos en otro modelo
new_model = SimpleNN()
new_model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))

Errores típicos / trampas

1. Uso de la misma arquitectura: Al cargar los pesos, es crucial que la arquitectura del nuevo modelo coincida exactamente con la del modelo original, incluyendo el orden y el número de capas. Si las dimensiones no coinciden, se producirá un error en tiempo de ejecución.

1. Diferencia en los nombres de los parámetros: En modelos complejos, PyTorch puede generar nombres únicos para cada parámetro interno, como fc1.weight y fc2.bias. Si el nombre del parámetro cambia entre las dos arquitecturas (por ejemplo, debido a una modificación en el código), la carga de pesos fallará.

1. Versiones incompatibles: PyTorch ha cambiado el formato de estado (state_dict) en versiones más recientes. Si intentas cargar un state_dict desde una versión anterior con una versión actualizada, podrías encontrar problemas. Es importante asegurarse de que la versión del modelo coincida con la del archivo guardado.

Checklist accionable

1. Verifica la arquitectura del modelo: Asegúrate de que el nuevo modelo tenga exactamente las mismas capas y dimensiones.
2. Comprueba los nombres de los parámetros: Verifica que todos los nombres de los parámetros coincidan entre ambos modelos.
3. Usa la misma versión de PyTorch: Asegúrate de estar usando la misma versión de PyTorch para guardar y cargar los pesos.
4. Guarda los pesos en el mismo formato: Si estás guardando los pesos en un archivo binario, asegúrate de que lo hagas del mismo modo al cargarlos.
5. Realiza pruebas unitarias: Prueba cargar los pesos en diferentes entornos y modelos para asegurarte de que todo funciona como se espera.

Cierre

Siguientes pasos

• Explorar transfer learning: Ahora que sabes cómo guardar y cargar pesos, puedes explorar el concepto de transfer learning. Esto implica usar un modelo preentrenado en una tarea diferente para inicializar los pesos de tu nuevo modelo.
• Hacer un mini-proyecto: Implementa estos conocimientos en un mini-proyecto real. Por ejemplo, podrías entrenar un modelo para clasificar imágenes de la base de datos CIFAR-10 y guardar sus pesos para continuar el entrenamiento en otra tarea.
• Estudiar la optimización del entrenamiento: Aprender a optimizar los procesos de guardado y carga puede mejorar significativamente la eficiencia de tu trabajo.