前言

在某次使用YOLOv5进行实验时，看到模型已经收敛得差不多，于是想提前停止训练，就果断直接终止程序。然而在查看文件大小时，突然发现，正常训练的yolov5m模型大小为40M左右，而此时生成的yolov5m模型大小达到了160M，于是产生如题疑问：模型从大变小，发生了什么？

问题根源

回到train.py这个文件，发现在模型训练完成之后，还存在这样一段代码：

if rank in [-1, 0]:
     # Plots
     if plots:
         plot_results(save_dir=save_dir)  # save as results.png
     # Test best.pt
     logger.info('%g epochs completed in %.3f hours.\n' % (epoch - start_epoch + 1, (time.time() - t0) / 3600))
     if opt.data.endswith('coco.yaml') and nc == 80:  # if COCO
         for m in (last, best) if best.exists() else (last):  # speed, mAP tests
             results, _, _ = test.test(opt.data,
                                       batch_size=batch_size * 2,
                                       imgsz=imgsz_test,
                                       conf_thres=0.001,
                                       iou_thres=0.7,
                                       model=attempt_load(m, device).half(),
                                       single_cls=opt.single_cls,
                                       dataloader=testloader,
                                       save_dir=save_dir,
                                       save_json=True,
                                       plots=False,
                                       is_coco=is_coco)
     # Strip optimizers
     final = best if best.exists() else last  # final model
     for f in last, best:
         if f.exists():
             strip_optimizer(f)  # strip optimizers
     if opt.bucket:
         os.system(f'gsutil cp {final} gs://{opt.bucket}/weights')  # upload
 else:
     dist.destroy_process_group()
 torch.cuda.empty_cache()
 return results

和模型大小直接挂钩的是这一句：

strip_optimizer(f)  # strip optimizers

这个方法定义在/utils/general.py文件中：

def strip_optimizer(f='best.pt', s=''):  # from utils.general import *; strip_optimizer()
    # Strip optimizer from 'f' to finalize training, optionally save as 's'
    x = torch.load(f, map_location=torch.device('cpu'))
    if x.get('ema'):
        x['model'] = x['ema']  # replace model with ema
    for k in 'optimizer', 'training_results', 'wandb_id', 'ema', 'updates':  # keys
        x[k] = None
    x['epoch'] = -1
    x['model'].half()  # to FP16
    for p in x['model'].parameters():
        p.requires_grad = False
    torch.save(x, s or f)
    mb = os.path.getsize(s or f) / 1E6  # filesize
    print(f"Optimizer stripped from {f},{(' saved as %s,' % s) if s else ''}{mb:.1f}MB")

阅读代码，不难发现，这一步，程序将模型文件中的'optimizer', 'training_results', 'wandb_id', 'ema', 'updates'这几个设为None，也就是去除这几个值，同时将模型从FP32转成FP16。

因此，早停的模型没有经过这个步骤，导致模型精度是FP32，同时包含了大量优化器信息，导致模型过于庞大。

实验验证

为了验证答案的正确性，重新来加载模型看看。

首先加载官方提供的yolov5m.pt模型

import torch
if __name__ == '__main__':
    ckpt = torch.load('yolov5m.pt')
    print(ckpt)

输出：

{'epoch': -1,
'best_fitness': array([0.45065]),
'training_results': None,
'model': Model(...)
'optimizer': None,
'wandb_id': None

可以看到，这个模型文件中，只有best_fitness以及model的结构和参数为有效信息，不包含优化器信息。

再加载160M的模型：

import torch
if __name__ == '__main__':
    ckpt = torch.load(r'runs\train\exp\weights\last.pt')
    print(ckpt)

发现这里输出了大量内容，主要内容是training_results和optimizer，由此可见结论正确。

{'epoch': 0,
'best_fitness': 0.0,
'training_results':'....'
'model': Model(...)
'updates': 4
'optimizer': {'state':...}
...

同时，也可以发现，模型文件实际上是一个字典，例如，可以用下面的方式获取某层结构或参数信息：

print(ckpt.model[0].conv.conv)  # 打印某层
print(ckpt.model[0].conv.conv.state_dict())  # 打印该层参数信息

模型加载解读

阅读代码，发现官方在加载模型时，并没有直接torch.load，而是单独写了一个attempt_load函数

def attempt_load(weights, map_location=None):
    # Loads an ensemble of models weights=[a,b,c] or a single model weights=[a] or weights=a
    model = Ensemble()
    for w in weights if isinstance(weights, list) else [weights]:
        attempt_download(w)
        ckpt = torch.load(w, map_location=map_location)  # load
        model.append(ckpt['ema' if ckpt.get('ema') else 'model'].float().fuse().eval())  # FP32 model
    # 适配pytorch不同版本
    for m in model.modules():
        if type(m) in [nn.Hardswish, nn.LeakyReLU, nn.ReLU, nn.ReLU6, nn.SiLU]:
            m.inplace = True  # pytorch 1.7.0 compatibility
        elif type(m) is Conv:
            m._non_persistent_buffers_set = set()  # pytorch 1.6.0 compatibility
	# 如果一个模型就直接返回
    if len(model) == 1:
        return model[-1]  # return model
    else:
        print('Ensemble created with %s\n' % weights)
        for k in ['names', 'stride']:
            setattr(model, k, getattr(model[-1], k))
        return model  # return ensemble

注意到模型加载完成之后，还有.float().fuse().eval()这样一个操作。

这三个函数功能如下：

• float()：FP16转换成FP32
• fuse()：将conv和bn层合并，提速模型推理速度
• eval()：eval()是模型进行预测推理时关闭BN（预测数据均值方差计算）和Dropout,从而让结果稳定
  训练过程中，BN会不断计算均值和方差，Dropout比例会使一部分的网络连接不进行计算
  预测过程中，需要让均值和方差稳定不变化，同时会使所有网络连接参与计算