pytorch中深度学习训练后保存整个模型和保存模型参数的区别

在PyTorch中，保存整个模型和仅保存模型参数的主要区别在于保存的内容不同。

当我们保存整个模型时，保存的是包括模型结构、模型参数和优化器状态在内的全部内容，这样可以直接加载模型并继续训练或预测。此时，模型的文件格式通常是.pt或.pth。

而当我们仅保存模型参数时，只保存了模型的参数，不包括模型的结构和优化器状态等其他内容。这种方式通常用于在已知模型结构的情况下，只需要保存模型参数以便于后续加载和使用。此时，模型的文件格式通常是.pkl或.pth。

总的来说，保存整个模型可以保留模型的全部信息，方便后续的使用和继续训练；而仅保存模型参数则可以减小模型文件的大小，便于存储和传输。

相关问题

在pytorch中深度学习训练好的模型怎样保存

在 PyTorch 中，深度学习训练好的模型可以通过以下几种方式进行保存：

1. 保存模型参数：可以使用 PyTorch 中的 `state_dict()` 方法来获取模型的参数字典，然后使用 Python 的 `pickle` 库将其保存为文件。示例代码如下：

import torch
import pickle

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型...

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

2. 保存整个模型：可以使用 PyTorch 中的 `save()` 方法将整个模型保存为文件。示例代码如下：

import torch

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型...

# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')

需要注意的是，如果保存整个模型，加载时需要使用 `torch.load()` 方法加载整个模型，而不是 `state_dict()` 方法加载模型参数。同时，如果保存的模型包含了自定义的类或函数，需要确保在加载模型之前已经定义了这些类或函数。

基于pytorch的深度学习训练模型之后如何保存模型

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.save()` 函数将训练好的模型保存到磁盘上。该函数的第一个参数是要保存的模型，第二个参数是文件路径。下面是一个简单的示例代码：

import torch

# 假设模型已经训练好了，保存为 model.pt 文件
model = ...  # 这里是模型对象
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")

在上面的代码中，`model.state_dict()` 返回的是模型的参数字典，它包含了所有的模型参数（例如神经网络的权重和偏置等）。`torch.save()` 函数将该字典保存到磁盘上，文件路径为 "model.pt"。

如果要恢复该模型，可以使用 `torch.load()` 函数将保存的参数字典加载回来，然后再用它来构造模型对象。具体代码如下：

import torch

# 加载已经保存的模型参数
state_dict = torch.load("model.pt")

# 构造模型对象
model = ...  # 这里是模型类的定义
model.load_state_dict(state_dict)

上面的代码中，`torch.load()` 函数会将保存的模型参数加载到内存中，并返回一个字典对象。然后我们可以使用这个字典对象来构造模型对象，最终得到我们保存的那个模型。