怎么查看保存模型是使用的pytorch版本

你可以通过以下代码获取当前 PyTorch 版本：

import torch
print(torch.__version__)

如果你已经加载了模型，你可以通过查看模型的 `torch_version` 属性来确定模型是使用哪个版本的 PyTorch 进行训练的：

import torch
model = torch.load("your_model.pth")
print(model.torch_version)

如果你使用的是旧版本的 PyTorch，你可以使用下面的代码来加载模型：

import torch
model = torch.load("your_model.pth", map_location=torch.device('cpu'))

这将使用 CPU 加载模型，即使你在训练模型时是在 GPU 上进行的。

相关问题

使用pytorch保存模型为pkl文件

使用 PyTorch 保存模型为 pkl 文件可以使用 `torch.save()` 函数。下面是一个示例代码：

import torch

# 定义模型
class myModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化模型
model = myModel()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl')

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的模型 `myModel`，然后实例化了这个模型。接着使用 `torch.save()` 函数将模型的权重保存到 `model.pkl` 文件中。注意，这里只保存了模型的权重，而不是整个模型，因为模型的架构是已知的。

如果要加载之前保存的模型，可以使用 `torch.load()` 函数进行加载，示例代码如下：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pkl'))

在加载模型时，我们需要先实例化模型，然后使用 `load_state_dict()` 函数将保存的权重加载到模型中。

如何使用pytorch保存和加载本地模型

PyTorch提供了方便的方式来保存和加载模型，使得我们可以轻松地在本地保存模型并在需要的时候加载模型。

下面是一个保存和加载模型的例子：

1. 保存模型

import torch

# 创建模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)

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

在这个例子中，我们使用`torch.save()`函数将模型的参数保存在文件`model.pth`中，该文件将被保存在当前目录中。

2. 加载模型

import torch

# 创建模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

在这个例子中，我们使用`torch.load()`函数从文件`model.pth`中加载模型的参数，并使用`model.load_state_dict()`函数将参数加载到模型中。

需要注意的是，这种方式只能保存和加载模型的参数，而不是整个模型。如果想要保存整个模型，可以使用以下方式：

1. 保存模型

import torch

# 创建模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)

# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')

在这个例子中，我们使用`torch.save()`函数将整个模型保存在文件`model.pth`中，该文件将被保存在当前目录中。

2. 加载模型

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

在这个例子中，我们使用`torch.load()`函数从文件`model.pth`中加载整个模型。注意，这种方式只适用于Python对象的序列化，因此如果模型中有一些自定义的类，则需要自己手动重写加载函数。