如何使用pytorch保存和加载本地模型
时间: 2023-09-24 14:11:30 浏览: 68
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。