今天用pytorch保存模型時遇到bug

Can't pickle class 'torch._C._VariableFunctions'>

在google上查找原因，發(fā)現(xiàn)是保存時保存了整個模型的原因，而模型中有一些自定義的參數(shù)

將 torch.save(model,save_path) 改為 torch.save(model.state_dict(),save_path)

然后載入模型也做相應的更改就好了

補充：pytorch訓練模型的一些坑

1. 圖像讀取

opencv的python和c++讀取的圖像結果不一致，是因為python和c++采用的opencv版本不一樣，從而使用的解碼庫不同，導致讀取的結果不同。

2. 圖像變換

PIL和pytorch的圖像resize操作，與opencv的resize結果不一樣，這樣會導致訓練采用PIL，預測時采用opencv，結果差別很大，尤其是在檢測和分割任務中比較明顯。

3. 數(shù)值計算

pytorch的torch.exp與c++的exp計算，10e-6的數(shù)值時候會有10e-3的誤差，對于高精度計算需要特別注意，比如

兩個輸入5.601597， 5.601601， 經(jīng)過exp計算后變成270.85862343143174， 270.85970686809225

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。