深度学习————模型保存与部署

第一部分：模型保存基础

什么是模型保存？

当你训练好一个深度学习模型后，它会拥有“学习到的参数”，这些参数（权重、偏置等）构成了模型的“知识”。如果不保存这些参数，那么训练好的模型在关闭程序后就会丢失。

所以，模型保存就是将训练好的参数（或整个模型）保存到磁盘上，供之后加载使用或部署。

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 两种主要保存方式（以 PyTorch 为例）

1. 保存模型参数（推荐）

   • 只保存模型的状态字典（state_dict），这是最推荐的方法。

   • 更轻便，适合部署、版本管理。

   • 加载时需要重新构建模型结构，然后加载参数。

2. 保存整个模型结构与参数（不推荐）

   • 使用 torch.save(model) 直接保存整个模型对象。

   • 不可跨 Python 版本或环境，不利于调试与迁移。

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 常见保存格式

框架	推荐保存格式	说明
PyTorch	.pth / .pt	.pth 一般用于 state_dict
TensorFlow	.ckpt / .pb / SavedModel	SavedModel 用于部署
ONNX	.onnx	便于跨框架、跨平台部署

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保存路径与命名建议

• 路径统一、版本可控，如：

  checkpoints/
  ├── model_v1_2025-05-01.pth
  ├── model_best_val.pth
  └── model_latest.pth
  

• 可使用时间戳 + 性能指标命名，便于后续追踪：

  model_acc87.4_epoch15.pth
  

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 版本管理建议

• 使用日志系统（如 TensorBoard、WandB）记录对应版本表现。

• 每次训练完成后保存多个模型：如最优验证集模型（best）、最后模型（last）。

• 大项目建议结合 Git 和 DVC（Data Version Control）管理模型文件。

第二部分：PyTorch 中的模型保存与加载实战

PyTorch 提供了非常灵活和强大的模型保存与加载机制，主要通过 state_dict（模型参数字典）进行操作。下面我们详细讲解每一步并提供示例代码。

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 一、什么是 state_dict？

state_dict 是一个 Python 字典，保存了模型中每一层的参数（权重和偏置等）。它的格式大致如下：

{'layer1.weight': tensor(...),'layer1.bias': tensor(...),...
}

每个模块（如 nn.Linear, nn.Conv2d）都将其参数注册在 state_dict 中。

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🔹 二、保存模型参数（推荐）

保存代码：

import torch# 假设你有一个模型实例 model
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

注意事项：

• model.pth 只是文件名，扩展名可以是 .pt 或 .pth，没有区别。

• 只保存参数，不包含模型结构，因此加载时需要手动定义结构。

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 三、加载模型参数

加载步骤分两步走：

1. 重新定义模型结构；

2. 加载参数到模型中。

   # 1. 定义模型结构（必须与保存时一致）
   model = MyModel()# 2. 加载参数
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))# 3. 切换到评估模式（部署时必须）
   model.eval()
   

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🔹 四、保存整个模型（不推荐）

torch.save(model, 'entire_model.pth')

然后加载：

model = torch.load('entire_model.pth')
model.eval()

缺点：

• 依赖于模型的类定义和 Python 环境；

• 一旦结构变动，加载可能出错；

• 不适合跨平台部署。

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五、训练状态一起保存（含优化器）

训练中断后可恢复继续训练，需要同时保存模型和优化器状态。

# 保存
torch.save({'epoch': epoch,'model_state_dict': model.state_dict(),'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),'loss': loss,
}, 'checkpoint.pth')

加载时：

checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']

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 六、保存和加载到指定设备（如 GPU）

# 保存时无关设备
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')# 加载到 CPU
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))# 加载到 GPU
device = torch.device('cuda')
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=device))

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七、完整示例（含模型结构）

import torch
import torch.nn as nn# 模型定义
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.fc = nn.Linear(10, 2)def forward(self, x):return self.fc(x)# 初始化模型与优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())# 保存
torch.save({'model_state_dict': model.state_dict(),'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}, 'model_checkpoint.pth')# 加载
model2 = MyModel()
optimizer2 = torch.optim.Adam(model2.parameters())
checkpoint = torch.load('model_checkpoint.pth')
model2.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer2.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])

 

第三部分：模型部署基础概念

模型训练完成后，并不是终点。部署模型的目的，是将它放到现实世界中，为用户或系统提供服务。比如：

• 智能客服系统：用户发送一条消息，模型给出回复；

• 医疗图像诊断：上传CT图像，模型输出预测结果；

• 教学系统：上传作业照片，模型识别题目并自动评分。

本部分将介绍部署的核心概念及常见方式。

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 一、为什么需要部署？

目标	说明
模型服务化	把训练好的模型变成一个可以实时调用的服务（如 API）
多用户访问	支持多个用户、多个终端访问（Web、App等）
实时推理	对输入进行实时预测，如语音识别、图像识别
系统集成	将模型集成进现有的软件系统、产品或平台
规模扩展	支持大规模并发调用，进行推理加速、负载均衡等

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 二、部署分类与对比

我们按部署场景将常见方式进行分类总结：

部署方式	描述	适合场景	优点	缺点
本地部署	模型运行在本地电脑或服务器上	开发测试、小项目	简单易操作，无需网络	不易扩展，不适合多人使用
Web 服务部署	封装成 HTTP API / Web UI	实际产品，后台系统	可远程访问，适合用户使用	部署较复杂，对安全性有要求
云端部署	部署到云服务器（如阿里云、AWS）	大型项目、商业部署	可弹性伸缩，服务稳定	成本高，涉及 DevOps 知识
移动端部署	模型打包到手机或嵌入式设备	移动AI、边缘设备	离线可用，低延迟	受限于算力、平台兼容性
服务器集群部署	结合容器与负载均衡器部署多个模型	高并发、高可用场景	可自动扩缩、容错性好	依赖 Docker/K8s，配置复杂

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 三、部署方式常用工具和框架

场景	工具/平台示例	简述
本地部署	Flask、Gradio、Streamlit	简单封装模型为 API 或 Web 界面
Web 后端部署	FastAPI、Flask + Gunicorn	可高性能提供 REST 接口
云服务部署	HuggingFace Spaces、阿里云 ECS	快速上线，适合演示和产品原型
模型导出与推理加速	TorchScript、ONNX、TensorRT	优化模型结构，提高推理速度
多模型管理	MLflow、TorchServe、NVIDIA Triton	模型托管、版本管理与部署平台

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 四、常见部署架构图示意（文字版）

用户 -> 浏览器 / App|V[ Web 前端 ]        ←（Gradio / React + Flask 等）|V[ Web 后端 API ]|V[ 推理服务（模型加载） ]|V[ 模型参数 / 权重文件 ]

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 五、从训练到部署流程总览

1. 训练模型：在本地或服务器完成训练；

2. 保存模型：保存为 .pth 或 .onnx 文件；

3. 封装接口：使用 Flask / Gradio / FastAPI 编写服务；

4. 构建前端（可选）：使用 HTML / React / Gradio 交互；

5. 部署上线：本地测试通过后部署到服务器或平台；

6. 用户使用：通过网页、App 等方式访问部署的服务。

第四部分：模型导出为部署格式（TorchScript 和 ONNX）

训练好的 PyTorch 模型需要导出成标准格式，才能跨平台、跨框架、高效地部署。TorchScript 和 ONNX 是 PyTorch 中最常用的导出格式。

本部分将详细讲解两者的概念、区别、导出方式及使用场景。

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 一、为什么要导出模型？

虽然 .pth 格式在 PyTorch 内部很方便使用，但部署时常常需要：

• 加快推理速度

• 在没有 Python 的环境中运行

• 与其他框架（如 TensorFlow、C++、移动端）兼容

• 更稳定、更可控的模型格式

这时就需要导出为中间格式，如 TorchScript 或 ONNX。

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 TorchScript 模型导出

 什么是 TorchScript？

TorchScript 是 PyTorch 的一个中间表示，它允许模型以静态图的形式保存并运行。这使得：

• 可脱离 Python 环境运行

• 可通过 C++ API 部署

• 支持推理优化（如 torch.jit.optimize_for_inference）

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 TorchScript 两种转换方式

1. 追踪法（Tracing）

适合无条件分支的模型。

import torch# 假设 model 是你训练好的模型
model.eval()example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)# 保存
traced_model.save("model_traced.pt")

2. 脚本法（Scripting）

适合包含 if/else、循环等逻辑的模型。

scripted_model = torch.jit.script(model)
scripted_model.save("model_scripted.pt")

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💡 TorchScript 加载与推理

import torchmodel = torch.jit.load("model_traced.pt")
model.eval()output = model(torch.randn(1, 3, 224, 224))

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ONNX 模型导出

什么是 ONNX？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种通用模型格式，由微软和 Facebook 发起，支持多种深度学习框架，如：

• PyTorch

• TensorFlow

• MXNet

• OpenCV DNN

• ONNX Runtime

• TensorRT

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PyTorch 转 ONNX 示例

import torchmodel.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)torch.onnx.export(model, dummy_input,"model.onnx",input_names=["input"],output_names=["output"],dynamic_axes={"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}},opset_version=11
)

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ONNX 模型验证

你可以用 onnx 包验证导出是否成功：

import onnxonnx_model = onnx.load("model.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)  # 抛出异常说明有问题

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 推理：ONNX Runtime

import onnxruntime as ort
import numpy as npsession = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)output = session.run(None, {input_name: input_data})

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 TorchScript vs ONNX 对比总结

特性	TorchScript	ONNX
支持框架	PyTorch 本身 + C++	多框架（TensorRT、ONNX RT等）
性能优化支持	是（官方提供优化接口）	是（ONNX Runtime / TensorRT）
转换复杂度	简单	稍复杂，需要注意版本/OP集
支持 Python 控制流	是	否（静态图模型）
移植性	中（依赖 PyTorch 环境）	强（适合工业部署）
推荐场景	内部 PyTorch 部署	跨平台、商业部署

第五部分：模型部署方式详解（Gradio、Flask、ONNX Runtime等）

在本部分，我们将从实用角度出发，逐一讲解几种常用部署方式，并配合完整代码模板，帮助你快速上手部署一个推理服务。

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 方式一：使用 Gradio 快速构建 Web 界面

Gradio 是一个非常流行的 Python 库，用于快速构建交互式 Web 应用，适合演示、测试和初步上线。

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 1. 安装 Gradio

pip install gradio

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2. 代码示例：图像分类模型部署（TorchScript）

import gradio as gr
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image# 加载 TorchScript 模型
model = torch.jit.load("model_traced.pt")
model.eval()# 图像预处理函数
preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor()
])# 推理函数
def predict(img):img = preprocess(img).unsqueeze(0)with torch.no_grad():output = model(img)probs = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)return {f"Class {i}": float(p) for i, p in enumerate(probs)}# 创建界面
iface = gr.Interface(fn=predict, inputs="image", outputs="label")
iface.launch()

 启动后会自动打开浏览器访问地址，如：http://127.0.0.1:7860

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方式二：使用 Flask 构建 RESTful 接口（API）

Flask 是 Python 中常用的 Web 框架，可以把模型封装成一个 HTTP 接口供前端或其他服务调用。

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 1. 安装 Flask

pip install flask

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 2. API 接口部署模板（适合 ONNX）

from flask import Flask, request, jsonify
import onnxruntime as ort
import numpy as npapp = Flask(__name__)# 初始化 ONNX 推理器
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():data = request.json["input"]  # 输入是嵌套 listinput_array = np.array(data).astype(np.float32)output = session.run(None, {input_name: input_array})return jsonify({"output": output[0].tolist()})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, port=5000)

前端可以通过 POST 请求向 /predict 发送数据，返回 JSON 格式的模型输出。

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 方式三：部署到 HuggingFace Spaces（在线部署平台）

HuggingFace 提供免费的部署平台，支持 Gradio/Streamlit 应用的在线托管。

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步骤：

1. 在 https://huggingface.co/spaces 创建一个新的 Space；

2. 选择 Gradio 模板；

3. 上传你的代码文件（如 app.py）和 requirements.txt；

4. 提交后等待构建，即可访问。

示例

gradio
torch
torchvision

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 方式四：ONNX Runtime + FastAPI + Docker（工业部署）

适合构建高性能、可扩展的 API 服务。

• 使用 FastAPI 替代 Flask（性能更高）；

• 使用 Docker 打包（环境一致性）；

• 使用 ONNX Runtime（加速推理）；

 若你感兴趣，我可以提供该方式的完整项目结构与部署脚本。

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 常见部署注意事项

问题/注意点	说明
模型文件太大	可用 torch.quantization 压缩模型
GPU/CPU 版本不一致	部署前明确目标环境是否支持 CUDA
接口响应慢	用 FastAPI + Uvicorn 替代 Flask
高并发请求处理困难	使用 Gunicorn 或 Docker + Kubernetes
数据预处理慢	把预处理逻辑也放在服务端完成
服务崩溃/异常退出	加入异常处理与日志记录系统

 

第六部分：高级部署与优化技巧（模型压缩、推理加速、Docker 打包、前端集成）

当你完成了模型部署的基本流程，进一步优化部署效果（速度、稳定性、易用性）就很关键了。下面我们从多个方面介绍进阶技巧。

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 一、模型压缩与推理加速

部署模型时，常常遇到模型太大、推理太慢、占用资源高等问题。可以通过以下几种方式进行模型压缩和推理加速。

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1. 模型量化（Quantization）

将浮点数权重压缩成更小的数据类型（如 float16 或 int8），大幅降低模型大小和推理耗时。

静态量化（Post-training）示例：

import torch.quantizationmodel_fp32 = ...  # 已训练模型
model_fp32.eval()# 准备量化配置
model_fp32.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare(model_fp32, inplace=True)# 运行一次推理（用于收集统计信息）
_ = model_fp32(torch.randn(1, 3, 224, 224))# 转换为量化模型
quantized_model = torch.quantization.convert(model_fp32, inplace=False)# 保存
torch.jit.script(quantized_model).save("model_quant.pt")

 注意：部分模块（如 BatchNorm）不支持直接量化，需使用 QuantStub 包装。

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2. 使用 Torch-TensorRT（NVIDIA GPU 加速）

Torch-TensorRT 是 NVIDIA 供的一个库，可将 TorchScript 模型转换为 TensorRT 引擎

pip install torch-tensorrt -U

简单使用：

import torch_tensorrttrt_model = torch_tensorrt.compile(model, inputs=[torch.randn(1, 3, 224, 224).to("cuda")], enabled_precisions={torch.float16})

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✅ 二、Docker 化部署（推荐生产环境使用）

Docker 可以把你的服务打包成镜像，确保环境一致性、可移植性。

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1. 创建项目目录结构

deploy_app/
├── app.py               # Flask / Gradio 应用
├── model.onnx           # 导出的模型
├── requirements.txt     # 所需 Python 包
└── Dockerfile           # Docker 构建脚本

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2. Dockerfile 示例

FROM python:3.10WORKDIR /appCOPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .CMD ["python", "app.py"]

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3. 构建并运行容器

docker build -t my_model_app .
docker run -p 5000:5000 my_model_app

 若部署到云端（如阿里云、AWS），推荐结合 Nginx 反向代理与容器编排（如 docker-compose 或 Kubernetes）。

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 三、前端集成与美化建议

技术	优点	示例用途
Gradio	快速搭建交互界面	原型演示、测试用
Streamlit	数据可视化友好	图像/表格/图表展示等
HTML + JS	适合自定义界面、美化展示	嵌入 Web 系统、企业平台
React/Vue	高度定制、适合商用产品	构建完整 Web 应用

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 四、完整部署案例：PyTorch → ONNX → Gradio → Docker → HuggingFace Spaces

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总结与建议

部分	内容概览
第一部分	模型保存格式（权重、结构、完整模型）
第二部分	加载与恢复模型的多种方式
第三部分	部署的基本概念与分类
第四部分	模型导出为 TorchScript / ONNX
第五部分	使用 Gradio / Flask / ONNX Runtime 部署
第六部分	模型压缩、推理加速、Docker 化、高级部署建议