保存的模型从以前的一个变为现在需要保存两个，current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))这句代码要怎么改

如果你需要保存两个模型文件，你可以在变量名中区分它们，并在不同的路径中保存它们，例如：

model_path_1 = os.path.join(current_dir, 'model_1.pt')
model_path_2 = os.path.join(current_dir, 'model_2.pt')

然后，你可以将不同的模型保存到不同的路径中：

torch.save(model_1.state_dict(), model_path_1)
torch.save(model_2.state_dict(), model_path_2)

这样，你就可以在不同的路径中保存两个模型。

相关问题

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))这句代码怎么改才可以用来保存其他模型

如果想要保存其他模型，可以将 `__file__` 替换为模型保存的路径。例如，假设要保存模型到当前目录下的 `model` 文件夹中，可以这样写：

current_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'model')

其中，`os.getcwd()` 返回当前工作目录的路径，`'model'` 是模型保存的文件夹名称。这样就可以将模型保存到指定的文件夹中。

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) marl_path = os.path.join(current_dir, "model/" + label + '/rate_marl.mat') scipy.io.savemat(marl_path, {'rate_marl': rate_marl}) rand_path = os.path.join(current_dir, "model/" + label + '/rate_rand.mat') scipy.io.savemat(rand_path, {'rate_rand': rate_rand})这个代码什么意思

这段代码通过使用 Python 中的 os 库和 scipy 库来将两个变量 rate_marl 和 rate_rand 保存到磁盘上的 .mat 文件中。具体来说，第一行代码使用 os.path.realpath 函数和 __file__ 变量来获取当前脚本所在的路径，然后使用 os.path.join 函数和一些字符串操作来构造出 rate_marl.mat 和 rate_rand.mat 文件的路径。第二行代码使用 scipy.io.savemat 函数来将 rate_marl 变量保存到 rate_marl.mat 文件中，以便以后能够读取和使用该变量。第三行和第四行代码与第二行代码类似，只是将 rate_rand 变量保存到了 rate_rand.mat 文件中。总之，这段代码的作用是将两个变量保存为 .mat 文件，以便以后能够读取和使用这些变量。