torch.save 内存

torch.save()函数是PyTorch中用于将模型或张量保存到磁盘的函数。它可以将模型的参数、优化器状态、额外的信息等保存为一个文件，以便在需要时重新加载和使用。

torch.save()函数的语法如下：
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2)

其中，参数obj是要保存的对象，可以是模型、张量或其他Python对象；参数f是保存的文件路径；pickle_module和pickle_protocol是可选参数，用于指定pickle模块和协议版本。

保存模型时，通常将模型的state_dict保存到文件中，state_dict是一个字典对象，包含了模型的所有参数。示例代码如下：

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型...

# 保存模型
torch.save({
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'epoch': 10
}, 'model.pth')

这样就将模型的参数、优化器状态和训练的轮数保存到了名为'model.pth'的文件中。