如何用torch.save函数保存unet训练模型

在PyTorch中，如果你想保存一个Unet（全卷积神经网络的一种变体，常用于图像分割任务）的训练模型，可以使用`torch.save()`函数配合`torch.nn.Module`的实例。Unet通常包含模型结构、权重以及优化器状态等信息。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，确保你的Unet模型已经经过训练并处于评估模式（`model.eval()`），并且准备好要保存的状态字典（state_dict），这包含了模型的所有参数：

# 假设你已经有了一个名为unet_model的Unet实例
state_dict = unet_model.state_dict()

2. 使用`torch.save()`函数，指定要保存的文件路径和状态字典：

import torch

save_path = 'unet_model.pth'  # 你可以自定义保存路径
torch.save(state_dict, save_path)

如果你还想保存优化器的状态（optimizer_state_dict），可以在保存前加上优化器：

optimizer = torch.optim.Adam(unet_model.parameters())
optimizer_state_dict = optimizer.state_dict()

torch.save({
    'model_state_dict': state_dict,
    'optimizer_state_dict': optimizer_state_dict,
}, save_path)