pytorch如何保存训练好的模型并调用

可以通过使用 PyTorch 提供的保存和加载模型的 API 完成这个任务。

保存模型：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

加载模型：

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

其中 'model.pth' 是保存模型的文件路径，'model.state_dict()' 获取当前模型的参数字典。在加载模型时需要注意，首先要创建一个新的模型实例，然后再使用 `load_state_dict()` 方法加载参数。最后，为了确保正确性能，最好在加载完模型后调用 `eval()` 方法将模型设置为评估模式。

相关问题

pytorch保存训练好的模型，并调用

可以使用以下代码保存训练好的模型：

torch.save(model.state_dict(), PATH)

其中，model是已经训练好的模型，PATH是保存模型的路径。

可以使用以下代码加载保存的模型：

model = Model()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，Model()是你的神经网络模型，PATH是保存模型的路径。

pytorch 如何保存训练好的模型并调用

您可以使用 PyTorch 提供的 torch.save() 函数来保存训练好的模型。使用该函数时，需要指定要保存的模型、保存路径和文件名称。下面是一个保存模型的示例代码：

import torch

# 定义模型
model = MyModel()

# 训练模型...

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

在加载模型时，可以使用 torch.load() 函数来加载模型的参数，然后将其应用于新的模型实例中。下面是一个加载模型的示例代码：

import torch

# 定义模型结构
model = MyModel()

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

# 使用模型进行推理
output = model(input)

请注意，使用 torch.load() 加载模型时，需要设置 map_location 参数以指定设备类型（例如 CPU 或 GPU），否则可能会出现错误。例如，如果您的模型在 GPU 上训练并保存，则可以使用以下代码将其加载到 CPU 上：

model.load_state_dict(torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu')))