04-Stable Diffusion的训练与部署-21-dreambooth模型权重保存原创

啊，各位小伙伴们大家好，前面我们已经训练好了我们的dream boss的模型结果，但是这些模型结果我们给大家介绍了，我只能在user当中去使用，如果我想在web useri当中来进行预测的时候，我们必须对它进行一下格式的转换，那我们接下来就给大家来看一下我怎么来进行格式转换，那这里我们需要把在DeFion。当中这样的模型结果转换成CKPD的形式，然后转换完之后才能在WUI当中来进行预测。那大家来看一下，在这里进行转换的时候，我首先要定义模型文件夹的名称，也说你要对哪一个来进行转换，那在这进行转换的时候，我就拿这个last，也说最后这个来进行转换，然后输出的模型路径呢，我们就直接放在当前的这个文件夹下面，然后在接下来我定义一下我保存出来的模型的名称是model.ckpt，然后在这我们是否去保存这个单精度的模型呢？我们把它设为true。

它在这里我们就保存FLU16的模型参数，然后这个地方是否保存半精度生成的命令行参数，那这个地方我们根据去这个设置哈，如果你要save half，那它就指定这个参数，否则就是空的。最后我们调用一下bank convert这个PY文件，像我们的model pass，这个model pass就是我们在这里指定的我们的further。然后进行一下转换，转换成我们的c k PT checkpoint，把它转换成checkpoint之后，那这个checkpoint我就可以用在web当中，那最后转换的结果就是一个model.ckpt文件，下面我们就在PI lab当中来给大家进行一下模型格式的转换，那在这进行模型格式转换的时候，你可以选择checkpoint 1000 1500 2000 2500 500或者是last来进行模型转换都是可以的，那在这里我们选择一千五这个文件夹来进行模型转换，那这里这里面这个模型本身呢，只能来做Di user的预测，所以我们需要把它转换成CKPT的形式，才能让我们的staion来进行预测。下面我们来看一下这一部分代码，那首先呢，我需要指定一下我们的文件夹，也就说现在生成的Di user使用的模型权重，然后在这我们指定一下模型最后转换的结果保存在哪个文件夹下面。

然后我们的模型权重保存的文件是谁，也就是我们的checkpoint，然后再接下来在这里设置一下我是否进行单精度模型的保存，也就是以FLU16的形式来保存我们的模型，那在这里我们设为处，也是我们保存的模型结果就是UT16类型的，然后这个地方我们也设置处，就是说这个参数设置为处，到时候我们去执行我们的代码的时候，会按照FLU16的形式来进行转换，然后再接下来大家看一下在这里我就去做什么，诶去进行执行我们的bank convert.py文件，然后这里面用Python来进行执行，然后指定我们的模型路径，也就是说我现在要把CKPD文件保存在哪个路径里面。

再接下来指定一下我们的checkpoint，也就是我们的model.ctpd，就是这个地方指定好之后，然后我们再设置一下在模型权重转换的过程当中，是否要进行单精度模型的保存，那在这里我们是进行单精度模型保存好，那下面我们就给大家来执行一下，将1500个迭代的模型权重转换为CKPD的形式，我们来执行一下。大家看一下，现在我们就将我们在这里这些weight转换成了SD模式，也就说stable diion的模式，然后转换成勾的结果呢，就保存在了CHECKPOINT1500当中的model.ckpt，然后大家看一下在这里我是不是就产生了一个CKPT文件，那这个CKPT文件我们就可以用在stable diion的web UI当中来进行预测了，那在后续的课程当中，在进行预测的时候，我们就可以使用这个模型来完成好那到这我们这个dream boss来训练stable diion的过程就给大家介绍完成了，我们从数据的准备，提示词的设置，然后呢，一直到我们模型训练，最后模型权重的保存，整个过程就介绍完成了。那接下来我们给大家来看一下lower方法训练stableion模型的方式。