torch.export.save()
时间: 2024-09-13 20:00:36 浏览: 33
`torch.export.save()` 这个函数在PyTorch框架中并不存在。不过,如果你的意图是保存一个PyTorch模型,可以使用`torch.save()`函数。这个函数允许你将一个序列化的对象保存到一个文件中,通常用来保存训练好的模型的权重,以便之后可以重新加载它们。保存的文件可以是一个`.pt`或`.pth`文件。使用示例如下:
```python
import torch
# 假设我们有一个模型实例 model 和它的状态字典 state_dict
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
# 使用 torch.save 保存模型的 state_dict
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# 或者直接保存整个模型
torch.save(model, PATH)
```
在使用`torch.save()`时,你可以指定保存模型参数的路径和文件名。通常,保存整个模型或者保存模型的`state_dict`(包含模型的所有可学习参数)是两种常见的做法。
如果你想要使用`torch.save()`来保存其他类型的PyTorch对象(如`optimizer`状态、数据加载器状态等),可以同样采用类似的方式。
相关问题
torch.export.save和torch.save
`torch.save` 是 PyTorch 中用于序列化和持久化模型及张量的函数。它可以将一个 Python 对象保存到硬盘上,对象通常是一个 PyTorch `Tensor`,或者是一个模型对象(即一个包含可训练参数的 `nn.Module` 类实例)。保存的对象可以使用 `torch.load` 进行反序列化,这样就可以在之后重新加载模型或张量到内存中。
```python
import torch
# 保存张量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
torch.save(tensor, 'tensor.pt')
# 保存模型
model = torch.nn.Linear(3, 4)
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pt')
```
`torch.export.save` 不是 PyTorch 的一个内置函数。可能你指的是 `torch.save` 或者是 PyTorch 的导出功能(例如 TorchScript 或者 ONNX),这些功能用于将模型转换为可以在不同环境中运行的格式。例如,TorchScript 允许将模型转换为 TorchScript 格式,这样就可以在没有 Python 依赖的环境中运行模型。
```python
# 使用 TorchScript 导出模型
model = torch.jit.trace(model, example_input)
model.save('model_scripted.pt')
```
或者,使用 ONNX 导出模型,使其可以在支持 ONNX 的推理引擎上运行:
```python
# 导出模型为 ONNX 格式
input_sample = torch.randn((1, 3, 224, 224))
torch.onnx.export(model, input_sample, "model.onnx")
```
在使用这些功能时,重要的是要理解你正在导出的模型需要在什么环境下运行,以及模型的输入输出接口是否与导出格式兼容。
torch版本为2.2时torch.export.save(exported_model, ‘mobilenet_v2_float.pt’)
在PyTorch 2.2版本中,使用`torch.export.save`函数保存模型的方式已经被更新。根据目前的API,你应该使用`torch.save`函数来保存模型。下面是如何使用`torch.save`来保存模型的示例:
```python
import torch
# 假设 exported_model 是已经通过torch.export导出的模型实例
# torch.save(exported_model, 'mobilenet_v2_float.pt')
```
在这个示例中,`torch.save`函数用于将`exported_model`模型保存到一个文件中,文件名是'mobilenet_v2_float.pt'。保存的文件可以用于之后的模型加载和推理。
需要注意的是,PyTorch 2.0版本引入了`torch.export`来导出模型,这通常用于将PyTorch模型转换为 TorchScript 格式,后者可以用于模型的部署,例如在移动设备或者没有Python解释器的环境中运行。如果你的目标是保存模型的权重,而不是进行模型导出,那么应该使用`torch.save`。