PyTorch：Encoder类的Embedding是否需单独保存？

嘿，你完全不用额外单独保存Embedding组件——它的权重已经自动包含在Encoder模块的state_dict()里了！

原因很简单：PyTorch的nn.Module会自动追踪所有注册到它实例下的子模块。只要你是在Encoder类的__init__方法里，通过self.embedding = nn.Embedding(...)这样的方式定义Embedding层（就像你定义GRU那样），这个Embedding就会被视为Encoder的一部分，它的所有权重参数都会被纳入state_dict()的范畴。

举个直观的例子，假设你的Encoder类结构大概是这样：

import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_size):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.gru = nn.GRU(embed_dim, hidden_size)
    
    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        _, hidden = self.gru(embedded)
        return hidden

当你创建Encoder实例并打印它的state_dict时，会看到类似这样的键：

• embedding.weight：这就是Embedding层的权重参数
• gru.weight_ih_l0、gru.weight_hh_l0等：GRU层的各类权重参数

所以你当前的做法是完全正确的：不管是直接保存Encoder的state_dict()，还是把它存入自定义字典后再用torch.save()，Embedding的权重都会被完整保存下来。后续加载时，只需要用encoder.load_state_dict(torch.load('your_weights.pt'))就能恢复所有子模块（包括Embedding和GRU）的参数。

唯一需要单独处理的场景是：如果你没有把Embedding注册为Encoder的子模块（比如在forward方法里临时创建，或者用局部变量而不是self.xxx定义），但显然你是按照PyTorch的规范来组织模块的，所以完全不用操心这个问题~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者D Liebman