pytorch如何保存模型

您可以使用PyTorch中的torch.save函数来保存模型。例如，如果您的模型名称为model，则可以使用以下代码将其保存到文件中：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

其中，state_dict()方法可以从模型中提取出参数字典并进行保存。您也可以使用完整的模型来保存，而不仅仅是参数字典。

如果要加载模型，则可以使用torch.load函数来加载它：

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

请注意，您需要确保加载的模型与您保存的模型类似。否则，加载后的模型可能无法正常工作。

相关问题

pytorch保存模型

在 PyTorch 中，可以使用以下代码保存模型：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 训练模型
...

# 保存模型
PATH = "model.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)

其中，`model.state_dict()` 用于获取模型的参数字典，`torch.save()` 用于将模型参数字典保存到指定路径 `PATH` 中。

在加载模型时，可以使用以下代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 加载模型
PATH = "model.pt"
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`torch.load()` 用于从指定路径 `PATH` 中加载模型参数字典，`model.load_state_dict()` 用于将加载的模型参数字典加载到模型中。

pytorch 保存模型

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.save()` 函数将模型保存到磁盘上。以下是一个简单的例子：

import torch

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')

在上面的例子中，我们定义了一个简单的线性模型，并使用 `torch.save()` 函数将其状态字典保存到 `path/to/model.pth` 文件中。

如果想要加载已经保存的模型，可以使用 `torch.load()` 函数：

import torch

# 加载模型
model_state_dict = torch.load('path/to/model.pth')
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(model_state_dict)

在上面的例子中，我们使用 `torch.load()` 函数加载了之前保存的模型，并将其状态字典加载到一个新的模型中。

需要注意的是，PyTorch 的模型保存和加载只能保存和加载模型的状态字典，而不能保存和加载整个模型对象。因此，在加载模型时，我们需要先创建一个新的模型对象，然后将保存的状态字典加载到这个新的模型对象中。