Guardado y carga de modelos en PyTorch con checkpoints

¿Cómo guardar un modelo entrenado en PyTorch?

Una vez que has entrenado un modelo en PyTorch, puede que desees guardarlo para futuras sesiones de entrenamiento o para realizar inferencias. Si alguna vez te has preguntado cómo hacerlo, estás en el lugar correcto. Vamos a explorar cómo guardar y manejar todos los parámetros entrenados de tu modelo de manera eficiente.

¿Cómo usar StateDict en PyTorch?

StateDict es una función en PyTorch que te permite capturar un diccionario con todos los parámetros entrenados de tu modelo. Esto es crucial porque te permite transferir los pesos ya entrenados y mejorados a otro modelo cuando lo necesites.

1. Obtener StateDict del modelo:

   model_state_dict = model.state_dict()
   

   Este comando guarda el estado de los parámetros del modelo.

2. Obtener StateDict del optimizador: Además de los parámetros del modelo, también es útil guardar el estado del optimizador.

   optimizer_state_dict = optimizer.state_dict()
   

¿Qué es un checkpoint en el contexto de modelos de marcha?

El concepto de checkpoint en el entrenamiento de modelos es similar a los videojuegos: es un punto de guardado que te permite retomar justo donde lo dejaste. Crear un checkpoint supone almacenar toda la información relevante para continuar capacitando o ajustando tu modelo:

• Modelo: Los pesos entrenados del modelo.
• Optimizador: Estado actual del optimizador.
• Épocas completadas: Cuántas épocas de entrenamiento se han terminado.
• Pérdida del modelo: Las métricas actuales para entender el rendimiento del modelo.

Para generar un checkpoint completo:

checkpoint = {
    'model_state_dict': model_state_dict,
    'optimizer_state_dict': optimizer_state_dict,
    'epoch': current_epoch,  # Ejemplo: variable que guarda la época actual
    'loss': training_loss    # Variable que almacena la pérdida de entrenamiento
}

¿Cómo guardar un checkpoint en PyTorch?

PyTorch ofrece una funcionalidad sencilla para guardar este diccionario de checkpoint en tu directorio preferido utilizando torch.save:

torch.save(checkpoint, 'modelCheckpoint.pth')

Aquí, modelCheckpoint.pth es el archivo donde se guardará tu estado completo. Ten en cuenta que .pth o .pt son las convenciones estándar para guardar modelos en PyTorch.

Reflexión final al experimentar con modelos

El proceso de guardar y manipular modelos incluye cambios continuos en capas, hiperparámetros y estrategias de entrenamiento. Es fundamental que no tengas miedo a experimentar. La exploración activa de estas variaciones es una excelente manera de aprender y mejorar tus modelos.

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