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Almacenamiento del modelo con torch.save() y state_dict()

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El almacenamiento de modelos en PyTorch se puede realizar de manera eficiente utilizando `torch.save()` y `state\_dict()`, que te permite guardar los pesos del modelo (o incluso el modelo completo) para su reutilización posterior, ya sea para continuar el entrenamiento o para realizar inferencias. A continuación te explico cómo guardar y cargar un modelo en PyTorch usando estas técnicas: \### Paso 1: Guardar el modelo con `torch.save()` y `state\_dict()` Primero, necesitas obtener el `state\_dict` del modelo, que es un diccionario que contiene los parámetros del modelo (pesos y biases) optimizados durante el entrenamiento. Luego, se puede guardar este diccionario usando `torch.save()`. ```python import torch \# Supongamos que tenemos un modelo ya entrenado \# Por ejemplo, el modelo de clasificación de texto model = TextClassificationModel(VOCAB\_SIZE, EMBED\_DIM, NUM\_CLASS) \# Guardar solo los parámetros del modelo (state\_dict) torch.save(model.state\_dict(), 'modelo\_clasificacion\_texto.pth') print("Modelo guardado exitosamente.") ``` \### Paso 2: Cargar el modelo con `load\_state\_dict()` Para cargar el modelo, primero necesitas definir la arquitectura del modelo de la misma forma en que fue definida inicialmente. Luego, cargas los parámetros guardados en el `state\_dict` con el método `load\_state\_dict()`. ```python \# Definición del modelo (misma arquitectura que antes) model\_cargado = TextClassificationModel(VOCAB\_SIZE, EMBED\_DIM, NUM\_CLASS) \# Cargar el state\_dict en el nuevo modelo model\_cargado.load\_state\_dict(torch.load('modelo\_clasificacion\_texto.pth')) \# Poner el modelo en modo de evaluación model\_cargado.eval() print("Modelo cargado y listo para inferencia.") ``` \### Paso 3: Guardar el modelo completo (opcional) Si prefieres guardar el modelo completo (arquitectura + parámetros), también puedes hacerlo. Sin embargo, esta opción es menos flexible, ya que depende de que las versiones de PyTorch sean compatibles al cargar el modelo. ```python \# Guardar el modelo completo torch.save(model, 'modelo\_completo.pth') \# Cargar el modelo completo model\_completo\_cargado = torch.load('modelo\_completo.pth') print("Modelo completo cargado exitosamente.") ``` \### Diferencias entre guardar solo el `state\_dict()` y el modelo completo: \- \*\*Guardar `state\_dict()`\*\*: \- Solo guarda los parámetros del modelo. \- Es más flexible, ya que puedes cambiar el código o la estructura del modelo, mientras el `state\_dict()` sea compatible con la nueva definición del modelo. \- Recomendado para la mayoría de los casos. \- \*\*Guardar el modelo completo\*\*: \- Guarda tanto los parámetros como la arquitectura del modelo. \- Menos flexible, ya que depende de que la versión de PyTorch y el entorno sean los mismos. \- Útil si quieres simplemente cargar y ejecutar el modelo sin redefinir la arquitectura. \### Paso 4: Ejemplo de inferencia con el modelo cargado Después de cargar el modelo, puedes usarlo para realizar inferencias de la misma forma que lo hacías antes: ```python \# Inferencia con el modelo cargado def predict(text, offsets): model\_cargado.eval() # Asegúrate de ponerlo en modo evaluación with torch.no\_grad(): # No se requiere cálculo de gradientes para inferencia output = model\_cargado(text, offsets) return output.argmax(1).item() \# Simulación de inferencia con un ejemplo tokenizado example\_text = torch.tensor(\[1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.int64) example\_offsets = torch.tensor(\[0], dtype=torch.int64) \# Realizar inferencia prediccion = predict(example\_text, example\_offsets) print(f"Predicción: {prediccion}") ``` \### Conclusión \- \*\*`torch.save()`\*\* te permite guardar el estado de los parámetros (`state\_dict()`) o el modelo completo para su reutilización. \- \*\*`load\_state\_dict()`\*\* se utiliza para cargar los parámetros guardados en un modelo previamente definido. \- Es recomendable guardar el `state\_dict()` para mayor flexibilidad, y solo en casos específicos guardar el modelo completo. Estos métodos son fundamentales para el despliegue de modelos en producción y para la continuación de entrenamientos a partir de puntos de control (`checkpoints`).