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保存训练好的模型

### 回答1：
要在 PyTorch 中保存训练好的模型，可以使用 PyTorch 的内置函数 `torch.save()`。下面是保存模型的基本步骤：

1. 在训练完成后，将模型保存为字典类型，包括模型的状态字典和其他必要的参数。

model_state = {
    'state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
    'epoch': epoch,
    'loss': loss
}

2. 使用 `torch.save()` 函数将模型保存到指定的文件路径。

torch.save(model_state, 'model.pt')

3. 若要加载模型，请使用 `torch.load()` 函数来加载状态字典并将其赋值给模型。

model_state = torch.load('model.pt')
model.load_state_dict(model_state['state_dict'])

这些步骤可以适用于各种不同的 PyTorch 模型。另外，如果您想要更好地控制保存的内容和格式，可以使用 PyTorch 的序列化函数将模型保存为自定义格式的文件。

### 回答2：
要保存训练好的模型，我们可以使用PyTorch的torch.save()函数。该函数接受两个参数：第一个是要保存的模型的状态字典，第二个是保存路径。

首先，我们需要定义一个模型的实例，然后在训练过程中，使用optimizer进行模型的优化。当训练完成后，我们可以使用torch.save()函数将模型的状态字典保存下来。

下面是保存模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models

# 定义一个模型实例
model = models.resnet18()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# ... 在训练过程中进行模型训练 ...

# 训练完成后，保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

以上代码中，我们使用了ResNet18作为示例模型，Adam作为优化器。在训练完成后，使用torch.save()函数将模型的状态字典保存到'model.pth'文件中。

注意，只保存模型的状态字典是因为它包含了模型的参数和缓存信息，但不包含模型的结构。在加载模型时，我们需要先创建一个模型实例，然后使用torch.load()函数加载保存的模型状态字典。接下来，通过调用模型实例的load_state_dict()方法加载模型的状态字典，使模型获取保存的参数与缓存信息。

希望以上回答对您有所帮助！

### 回答3：
在PyTorch中保存训练好的模型可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库：

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim

2. 定义模型结构：

   class MyModel(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(MyModel, self).__init__()
           self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
       
       def forward(self, x):
           x = self.fc(x)
           return x

3. 创建模型实例：

   model = MyModel()

4. 定义损失函数和优化器：

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

5. 训练模型：

   for epoch in range(num_epochs):
       # 前向传播
       outputs = model(inputs)
       loss = criterion(outputs, labels)
       
       # 反向传播和优化
       optimizer.zero_grad()
       loss.backward()
       optimizer.step()

6. 保存模型：

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

此代码将模型的参数保存到名为`model.pth`的文件中。

7. 加载模型：

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

通过加载参数文件，我们可以将模型的状态恢复到训练完成后的状态，然后使用`model.eval()`将模型设置为评估模式。