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：

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')
登录后复制

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'))
登录后复制

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')
登录后复制