best.pt和last.pt在模型训练中有什么区别？如何选择使用？

Question

在模型训练过程中，经常会遇到`best.pt`和`last.pt`两个保存的权重文件。它们的区别是什么？如何选择使用？ **问题：** 在深度学习项目中，训练完成后生成了`best.pt`和`last.pt`两个模型文件。`best.pt`是在整个训练过程中验证集上表现最好的模型权重，而`last.pt`是训练结束时最后一个epoch保存的模型权重。如果我的任务需要更高的精度，应该优先选择`best.pt`，因为它代表了模型在验证集上的最佳性能。但如果想基于最后一次训练状态继续微调或分析，应选择`last.pt`。那么，在实际应用中，应该如何根据场景选择合适的模型文件？

Answer 1

1. 基础概念：`best.pt`与`last.pt`的区别

在深度学习模型训练过程中，通常会保存两个关键的权重文件：`best.pt`和`last.pt`。

• `best.pt`：这是在整个训练过程中，验证集上表现最佳（如精度最高、损失最低）的模型权重。它通常是在某个中间epoch达到的。
• `last.pt`：这是训练结束时最后一个epoch保存的模型权重，无论其性能如何。

这两个文件的保存机制确保了即使模型在后期出现过拟合或其他问题，仍然可以保留最佳状态的模型。

2. 场景分析：如何选择合适的模型文件

选择使用`best.pt`还是`last.pt`，需要根据具体的应用场景和目标来决定。

场景	推荐模型	原因
追求最高精度	`best.pt`	该模型在验证集上的表现最佳，适合直接部署或测试。
继续微调或分析	`last.pt`	包含最后一次训练的状态，适合在此基础上进一步优化。
研究训练过程中的变化	`last.pt`	可以观察最终状态，并结合日志分析训练趋势。

不同的任务需求决定了模型文件的选择，例如生产环境通常优先考虑`best.pt`，而研究阶段可能更倾向于`last.pt`。

3. 技术实现：如何加载与使用模型文件

以下是加载`best.pt`和`last.pt`模型的代码示例：

import torch

# 加载best.pt
best_model = torch.load('best.pt')
model.load_state_dict(best_model['state_dict'])

# 加载last.pt
last_model = torch.load('last.pt')
model.load_state_dict(last_model['state_dict'])
    

通过上述代码，可以轻松加载不同模型文件并进行后续操作。

4. 决策流程图：选择模型文件的逻辑

以下是一个简单的决策流程图，帮助您根据需求选择合适的模型文件：

graph TD;
            A[开始] --> B{需要高精度吗?};
            B --是--> C[选择`best.pt`];
            B --否--> D{需要继续训练吗?};
            D --是--> E[选择`last.pt`];
            D --否--> F[其他用途];

此流程图清晰地展示了如何根据任务目标选择模型文件。

5. 深入探讨：实际应用中的注意事项

在实际项目中，还需要注意以下几点：

1. 验证集的选择是否合理，直接影响`best.pt`的质量。
2. 如果`last.pt`的表现优于`best.pt`，可能需要重新评估训练策略。
3. 对于长期训练的任务，建议定期保存中间状态，避免因意外中断丢失重要数据。

综合考虑这些因素，才能更好地利用`best.pt`和`last.pt`文件提升模型性能。