pytorch 保存模型信息
时间: 2023-12-08 16:06:30 浏览: 79
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.save()` 函数将模型的参数保存到文件中。具体步骤如下:
1. 定义模型并训练模型;
2. 将模型的参数保存到文件中,例如:
```
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
其中,`model.state_dict()` 返回模型的参数字典,`'model.pth'` 是保存的文件名。
相关问题
pytorch保存模型
在 PyTorch 中,可以使用以下代码保存模型:
```python
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:
```python
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。
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:
```python
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:
```python
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。
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