{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#    모두를 위한 딥러닝 시즌2 pytorch\n",
    "    *** Custom Dataset은 어떻게 쓰나요? ( 6)***\n",
    "\n",
    "        학습도 다 했고 model이 나왔으니 이제 model을 저장하고 필요할때 써먹을수 있도록 하면 되겠네요?\n",
    "        이제 모델 저장 및 불러오기를 진행해보고\n",
    "        모델을 사용하는 방법을 익혀 볼까요?\n",
    "\n",
    "        모델을 저장하기 전에 거쳐야할 작업이 있어요\n",
    "        model.py 를 만들어서 내가 만들어 놓은 Neural Network를 분리 시키는작업이지요\n",
    "\n",
    "        pytorch는 model file에서 state_dict()라는 명령어로 weight 값을 추출해 내는데요\n",
    "        아쉽게도 깔끔하게 Network Architecture까지 한번에 저장하는 기능은 (있는데 에러가 자주 나서 그냥)\n",
    "        없어요(라고할래요... 잘 하시는 분은 아래 댓글 달아주세요!  수정할게요!).\n",
    "\n",
    "        그래서 아래와 같은 명령어를 통해서 model을 저장하고 불러올수 있어요!\n",
    "\n",
    "        \"After Training\"\n",
    "\n",
    "        torch.save(net.state_dict(),\"./model/model_weight.pth\")\n",
    "\n",
    "        from model import model\n",
    "\n",
    "        new_net = model. NN()\n",
    "\n",
    "        new_net.load_state_dict(torch.load('./model/model_weight.pth'))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from torch.utils.data import DataLoader\n",
    "\n",
    "import torchvision\n",
    "from torchvision import transforms\n",
    "\n",
    "import torch\n",
    "import torch.nn as nn\n",
    "import torch.nn.functional as F\n",
    "\n",
    "from CNN_ksg.model import model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "data = 0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "class NN(nn. Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(NN, self).__init__()\n",
    "        self.conv1 = nn. Conv2d(3, 6, 5)\n",
    "        self.conv2 = nn. Conv2d(6, 16, 5)\n",
    "        self.pool = nn. MaxPool2d(2)\n",
    "        self.fc1 = nn. Linear(16 * 13 * 29, 120)\n",
    "        self.fc2 = nn. Linear(120, 2)\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        x = F.relu(self.conv1(x))\n",
    "        x = self.pool(x)\n",
    "        x = F.relu(self.conv2(x))\n",
    "        x = self.pool(x)\n",
    "        x = x.view(x.shape[0], -1)\n",
    "        x = F.relu(self.fc1(x))\n",
    "        x = self.fc2(x)\n",
    "        return x"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "if (torch.cuda.is_available() == 1):\n",
    "    print(\"cuda is available\")\n",
    "    device = 'cuda'\n",
    "else:\n",
    "    device = 'cpu'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "trans = transforms. Compose([\n",
    "    transforms. ToTensor(),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_data = torchvision.datasets. ImageFolder(root='./CNN_ksg/train_data', transform=trans)\n",
    "trainloader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "length = len(trainloader)\n",
    "print(length)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "net = NN().to(device)\n",
    "optim = torch.optim. Adam(net.parameters(), lr=0.00001)\n",
    "loss_function = nn. CrossEntropyLoss()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "epochs = 30\n",
    "for epoch in range(epochs):\n",
    "    running_loss = 0.0\n",
    "    for num, data in enumerate(trainloader):\n",
    "        inputs, labels = data\n",
    "        inputs = inputs.to(device)\n",
    "        labels = labels.to(device)\n",
    "        out = net(inputs)\n",
    "        loss = loss_function(out, labels)\n",
    "        loss.backward()\n",
    "        optim.step()\n",
    "        running_loss += loss.item()\n",
    "        if num % length == (length - 1):\n",
    "            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %\n",
    "                  (epoch + 1, num + 1, running_loss / length))\n",
    "            running_loss = 0.0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "torch.save(net.state_dict(),\"./CNN_ksg/model/model.pth\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "new_net = model. NN()\n",
    "new_net.load_state_dict(torch.load('./CNN_ksg/model/model.pth'))\n",
    "new_net = new_net.to(device)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 아래 출력값이 전부 1이면 같은 weight value를 가지고 있는 것 입니다." 
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(net.conv1.weight == new_net.conv1.weight)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 직접 출력해서 확인하셔도 됩니다." 
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(net.conv1.weight[0][0])\n",
    "print(new_net.conv1.weight[0][0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.1"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
