pytorch模型保存

PyTorch 中，模型的保存通常通过 `torch.save()` 函数来完成，它可以将整个神经网络的结构（`state_dict`）以及其训练好的权重参数一起保存到文件。以下是保存和加载模型的基本步骤：

1. **保存模型**:

   # 假设你已经有了一个名为 model 的 PyTorch 模型和优化器 optimizer
   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

2. **加载模型**:

   # 创建一个新的模型实例
   new_model = YourModelClass()  # 替换为你的模型类名
   # 加载状态字典到新模型
   new_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

如果你只想要保存模型结构而不想保存权重，可以指定 `save` 或 `save_dict` 方法。

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

相关问题

如何将PyTorch模型保存为ONNX格式

你可以使用PyTorch的torch.onnx模块将PyTorch模型保存为ONNX格式。具体步骤如下：

1.定义PyTorch模型。

2.将输入数据转换为PyTorch张量。

3.使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式，函数的参数包括：

- model：要导出的PyTorch模型。
- args：包含输入数据的元组。
- export_params：指定是否需要导出模型参数。
- opset_version：指定ONNX运行时的版本。
- do_constant_folding：指定是否对常量执行折叠优化。
- input_names：指定输入张量的名称。
- output_names：指定输出张量的名称。
- dynamic_axes：指定输入和输出张量的动态尺寸。

下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision

# Define PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# Define input data
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# Export PyTorch model to ONNX format
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx",
                  export_params=True,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"},
                                "output": {0: "batch_size"}})

这个示例代码将一个预训练的ResNet-18模型导出为ONNX格式，并将输入张量命名为“input”，输出张量命名为“output”。导出的ONNX模型将保存在名为“resnet18.onnx”的文件中。

如何将pytorch模型保存为.pt文件

您可以使用以下代码将 PyTorch 模型保存为 .pt 文件：

import torch

# 定义模型
model = YourModel()

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

其中，`YourModel()` 是您定义的 PyTorch 模型，`model.state_dict()` 是模型的参数字典，`'model.pt'` 是保存模型的文件名。