pytorch保存模型并附带两个列表

在PyTorch中，你可以使用`torch.save()`函数来保存整个模型，包括其状态（weights和parameters）以及一些额外信息，如训练过程中使用的数据集索引或标签列表等。如果你有两个列表需要一起保存，通常做法是在保存模型的同时将它们序列化为文件，比如JSON或pickle。

例如，假设你有一个模型`model`，两个列表`list1`和`list2`，你可以这样做：

import torch
import json

# 将列表转换为字符串以便保存
list1_str = json.dumps(list1)
list2_str = json.dumps(list2)

# 创建一个字典，将模型和列表作为值
data_to_save = {
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'list1': list1_str,
    'list2': list2_str
}

# 保存到文件
torch.save(data_to_load, 'model_and_lists.pth')

# 加载时
loaded_data = torch.load('model_and_lists.pth')
model.load_state_dict(loaded_data['model_state_dict'])
list1 = json.loads(loaded_data['list1'])
list2 = json.loads(loaded_data['list2'])

相关问题

pytorch 保存模型

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.save()` 函数将模型保存到磁盘上。以下是一个简单的例子：

import torch

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')

在上面的例子中，我们定义了一个简单的线性模型，并使用 `torch.save()` 函数将其状态字典保存到 `path/to/model.pth` 文件中。

如果想要加载已经保存的模型，可以使用 `torch.load()` 函数：

import torch

# 加载模型
model_state_dict = torch.load('path/to/model.pth')
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(model_state_dict)

在上面的例子中，我们使用 `torch.load()` 函数加载了之前保存的模型，并将其状态字典加载到一个新的模型中。

需要注意的是，PyTorch 的模型保存和加载只能保存和加载模型的状态字典，而不能保存和加载整个模型对象。因此，在加载模型时，我们需要先创建一个新的模型对象，然后将保存的状态字典加载到这个新的模型对象中。

pytorch保存模型

在 PyTorch 中，可以使用以下代码保存模型：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 训练模型
...

# 保存模型
PATH = "model.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)

其中，`model.state_dict()` 用于获取模型的参数字典，`torch.save()` 用于将模型参数字典保存到指定路径 `PATH` 中。

在加载模型时，可以使用以下代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 加载模型
PATH = "model.pt"
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`torch.load()` 用于从指定路径 `PATH` 中加载模型参数字典，`model.load_state_dict()` 用于将加载的模型参数字典加载到模型中。