pytorch保存模型与调用
时间: 2024-10-08 12:25:58 浏览: 14
在PyTorch中,保存和加载模型是一个常见的任务,这使得你可以将训练好的模型保存起来,以便在后续使用时无需从头开始训练。以下是基本的步骤:
1. **保存模型**:
- 使用`torch.save()`函数可以保存整个模型(包括结构和权重)到文件。例如:
```python
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
如果你只需要保存模型的结构,可以使用`torch.jit.save()`来保存一个 traced 模型,它会包含模型的计算图:
```python
script_model = torch.jit.script(model)
script_model.save('model.pt')
```
2. **加载模型**:
- 要加载已保存的模型,可以使用`torch.load()`函数读取文件,并结合模型实例创建完整的模型:
```python
model = YourModelClass()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
```
对于JIT保存的模型,直接运行并加上`.eval()`模式即可:
```python
loaded_model = torch.jit.load('model.pt').eval()
```
相关问题
pytorch 如何保存模型并调用模型
要保存 PyTorch 模型,你可以使用 `torch.save()` 方法。下面是一个保存和加载模型的示例代码:
保存模型:
```python
import torch
# 假设模型的名称为 model
# 保存模型的路径和文件名
path = "model.pt"
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), path)
```
加载模型:
```python
import torch
# 假设模型的名称为 model
# 加载模型的路径和文件名
path = "model.pt"
# 实例化模型类
model = ModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load(path))
```
请确保在加载模型之前,你已经定义了与保存模型时相同的模型类,并且使用相同的参数来实例化模型类。这样可以确保加载的模型参数能够正确地应用于模型。
另外,你也可以使用 `torch.save()` 函数直接保存整个模型(包括模型结构和参数):
```python
torch.save(model, path)
```
加载整个模型时,可以使用 `torch.load()` 函数:
```python
model = torch.load(path)
```
需要注意的是,加载整个模型时,你需要保证加载的设备与保存模型时的设备相同。如果需要在不同设备间迁移模型,可以使用 `torch.load()` 函数的 `map_location` 参数来指定设备。例如:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load(path, map_location=device)
```
这样可以将模型加载到可用的设备上。
pytorch保存和加载模型
PyTorch中保存和加载模型非常简单。你可以使用torch.save()函数将模型保存为.pth或.pkl文件,使用torch.load()函数从文件中加载模型。
以下是一个基本的示例,展示如何保存和加载一个PyTorch模型:
保存模型:
```
import torch
model = YourModel()
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
加载模型:
```
import torch
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()
```
需要注意的是,加载模型时应该确保与保存时使用相同的代码版本、PyTorch版本和硬件设备,并且需要调用model.eval()以确保在推理过程中正确设置一些模型参数。