保存与加载FastAI模型

保存与加载FastAI模型

目录

1. 🚀 FastAI模型部署简介
2. 📹 Mark Ryan的视频介绍
3. 📚 FastAI模型部署的常见问题
4. 💾 保存训练好的FastAI模型
   • H3: 使用export函数保存模型
   • H3: 在Colab中设置模型路径
   • H3: 在Gradient中设置模型路径
5. 📂 加载保存的FastAI模型
   • H3: 使用load learner函数加载模型
   • H3: 在笔记本中进行模型验证
   • H3: 在Web部署中加载模型
6. 📘 示例笔记本分析
   • H3: 保存使用表格数据集训练的模型
   • H3: 加载使用表格数据集训练的模型
7. 📑 实际应用和案例
8. 📖 即将发布的书籍：Deep Learning with FastAI Cookbook
9. 👩‍🏫 从视频到实践
10. 🎥 观看部署视频

🚀 FastAI模型部署简介

大家好，我是Mark Ryan。今年早些时候，我发布了一系列关于如何部署FastAI模型的视频。你可以在视频描述中找到这些视频的链接。发布这些关于FastAI模型部署的视频后，我收到了一些关于如何保存训练后的模型以及如何加载这些已保存模型的问题。在这个视频中，我将详细介绍如何保存和加载训练好的FastAI深度学习模型。这个视频中的示例也会出现在我即将出版的书籍《Deep Learning with FastAI Cookbook》中。

📹 Mark Ryan的视频介绍

在这些视频中，我使用了两个FastAI函数来保存和加载训练好的模型。首先，你需要使用export函数保存训练好的模型。然后，你可以使用load learner函数加载这个保存的模型。这个函数不仅可以用来在笔记本中快速验证模型，还可以用于独立模型部署。

📚 FastAI模型部署的常见问题

许多人在模型部署过程中会遇到一些常见问题。比如说，如何在不同的环境中加载模型，或者如何确保模型在部署后能够正常工作。在接下来的内容中，我将详细解释这些问题以及如何解决它们。

💾 保存训练好的FastAI模型

使用export函数保存模型

保存训练好的FastAI模型非常简单。首先，你需要设置模型的保存路径。在Colab中，你可以明确设置完全限定的路径，以确保它与笔记本的目录和驱动器相对应。而在Gradient中，你只需要将路径设置为当前目录。

在Colab中设置模型路径

一旦我们设置了模型的保存路径，我们就可以使用export函数并指定文件名作为参数来保存模型。例如，在Colab中运行此实验时，我们可以查看笔记本所在的目录和驱动器，确认模型的pickle文件已经按预期保存。

在Gradient中设置模型路径

在Gradient中，你可以直接设置模型的保存路径为当前目录。保存模型的方法与在Colab中相似，使用export函数并指定文件名。

📂 加载保存的FastAI模型

使用load learner函数加载模型

加载保存的FastAI模型同样简单。只需使用load learner函数，并将使用export函数保存的pickle文件名作为参数，即可加载模型。

在笔记本中进行模型验证

加载模型后，我们可以在笔记本中对一些测试数据进行验证，以确认模型是否按预期工作。

在Web部署中加载模型

在Web部署中，我们将保存的模型的pickle文件复制到与Flask服务器模块相同的目录中。然后，我们再次使用load learner函数，并将保存的模型的pickle文件名作为参数，即可加载模型。

📘 示例笔记本分析

保存使用表格数据集训练的模型

首先，我们将详细查看一个笔记本，在这个笔记本中，我们训练了一个模型，并准备将其保存到文件系统。

加载使用表格数据集训练的模型

接下来，我们将详细查看另一个笔记本，在这个笔记本中，我们加载了使用表格数据集训练的保存模型。

📑 实际应用和案例

在实际应用中，我们可以在笔记本中加载保存的模型，进行一次性的模型验证。同时，我们也可以在Web部署中加载模型，进行在线预测。

📖 即将发布的书籍：Deep Learning with FastAI Cookbook

以上所有内容都将出现在我的即将出版的书籍《Deep Learning with FastAI Cookbook》中。在这本书中，你将找到更多关于如何使用FastAI进行深度学习的实用技巧和示例。

👩‍🏫 从视频到实践

这个视频为你提供了从理论到实践的完整指南，帮助你了解如何保存和加载训练好的FastAI模型。

🎥 观看部署视频

如果你想看这个模型部署的实际操作，可以在视频描述中找到相关链接。

FAQ

Q: 如何保存FastAI训练好的模型？
A: