pytorch训练完网络后如何保存网络权重，方便下次调用

可以使用 PyTorch 中的 torch.save() 函数将训练好的网络权重保存到文件中，以便下次调用。具体代码如下：

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

其中，model 是训练好的网络模型，state_dict() 函数可以获取模型的所有参数和权重，'model_weights.pth' 是保存的文件名。下次调用时，可以使用 torch.load() 函数加载保存的权重文件，具体代码如下：

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

这样就可以恢复之前训练好的网络权重，继续进行训练或者进行预测。

相关问题

pytorch训练好的模型如何保存

### 回答1：
PyTorch模型可以使用以下代码保存：

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

该代码将模型的权重和偏差存储在一个名为`model.pth`的文件中。在将来的某个时刻，您可以加载该模型并继续训练：

model = YourModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

需要注愎的是，模型加载后需要调用`model.eval()`，以便将其切换到评估模式，并禁用批量规范化和其他训练特定功能。

### 回答2：
PyTorch训练好的模型可以通过以下步骤进行保存：

1. 首先，确保已经导入了PyTorch库。
2. 定义好模型的结构并进行训练，训练完成后得到模型的权重参数。
3. 创建一个保存模型的文件夹，并指定保存路径。
4. 使用torch.save()函数将模型的权重参数保存到指定路径中。该函数需要传入两个参数：要保存的模型权重参数以及保存路径。例如，如果我们的模型权重参数为model_weights，保存路径为"model.pt"，则可以使用torch.save(model_weights, "model.pt")来保存模型。
5. 如果需要保存整个模型（包括结构和权重参数），可以使用torch.save()函数直接保存整个模型对象。例如，如果我们的模型为model，保存路径为"model.pt"，则可以使用torch.save(model, "model.pt")来保存整个模型。
6. 保存模型后，可以使用torch.load()函数来加载已保存的模型。如果只保存了模型的权重参数，可以使用torch.load()函数加载权重参数，并根据模型结构手动创建模型对象并加载权重参数；如果保存了整个模型，可以直接使用torch.load()函数加载整个模型。
7. 加载模型后，可以使用模型进行预测、测试或者继续训练。

以上是PyTorch训练好的模型保存的基本步骤，可以根据需求进行调整。保存模型的方式有多种，可以根据实际情况选择适合的方法，如保存为.pth、.pt、.pkl等格式。

### 回答3：
在PyTorch中，训练好的模型可以通过以下方法进行保存。

1. 保存整个模型：可以使用`torch.save()`函数来保存整个模型。该函数接受两个参数，第一个参数是要保存的模型，第二个参数是保存路径。例如，可以使用以下代码保存模型：

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

这将会将整个模型保存在名为'model.pth'的文件中。

2. 保存模型参数：如果只需要保存模型的参数而不包括模型结构的话，可以使用`model.state_dict()`来获取模型参数，并使用`torch.save()`函数保存参数。例如，

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

将会保存模型的参数在名为'model_params.pth'的文件中。

在加载保存的模型时，可以使用以下方法：

1. 加载整个模型：可以使用`torch.load()`函数加载整个模型。例如，

model = torch.load('model.pth')

2. 加载模型参数：如果只需要加载模型的参数，则可以通过使用`model.load_state_dict()`函数来加载参数。例如，

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

这样就可以将保存的参数加载到模型中。

在保存和加载模型时，还需要注意使用相同的设备（如CPU或GPU）进行加载，以避免出现错误。

pytorch， pt后缀的文档能保存模型与权重吗，如何调用

是的，PyTorch使用`.pt`（通常称为checkpoint）文件来保存模型的结构（model architecture）以及训练得到的权重（weights）。这种文件格式可以存储`nn.Module`实例的状态，包括其子模块的参数和状态。

**保存模型和权重**[^1]:

import torch
import torch.nn as nn

# 定义并初始化模型
net = nn.Sequential(nn.Linear(128, 16), nn.ReLU(), nn.Linear(16, 1))

# 使用torch.save保存整个模型
torch.save(net.state_dict(), 'model_weights.pt')

**加载模型**[^2]:

# 加载已保存的模型
loaded_model = nn.Sequential()
loaded_model.add_module('linear1', nn.Linear(128, 16))
loaded_model.add_module('relu', nn.ReLU())
loaded_model.add_module('linear2', nn.Linear(16, 1))

# 加载权重
loaded_model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pt'))

# 打印加载后的模型以验证结构
print(loaded_model)

加载时，只需创建一个新的网络实例，然后使用`load_state_dict()`方法将保存的权重应用到模型上。