pytorch训练结束保存模型的程序

以下是使用 PyTorch 保存训练好的模型的示例代码：

import torch

# 模型定义
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化模型
model = MyModel()

# 训练模型

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

这里使用了 `state_dict()` 方法来保存模型的参数。`state_dict()` 返回一个字典对象，其中包含了模型所有层的参数和持久化缓存（如BN层的均值和方差），但不包含模型的结构，因此在加载时需要手动重新构建模型。