model.save('EMD-H.h5') 改用torch.save

如果你使用 PyTorch 框架训练了模型，那么可以使用 PyTorch 提供的 `torch.save` 函数来保存模型。`torch.save` 函数可以将 PyTorch 模型保存为 `state_dict` 或者整个模型，具体可以根据需要选择。

以下是将整个模型保存为 `.pt` 文件的示例代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 保存模型
torch.save(model, 'model.pt')

# 加载模型
loaded_model = torch.load('model.pt')

如果你只想保存模型的参数，而不保存整个模型，可以使用 `state_dict` 来保存模型。以下是将模型参数保存为 `.pt` 文件的示例代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

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

# 加载模型参数
loaded_model = ...
loaded_model.load_state_dict(torch.load('model_params.pt'))

使用 `state_dict` 来保存模型参数可以使得模型文件更加轻量级，并且可以方便地进行模型的迁移和部署。

相关问题

为什么 model.save('EMD-H.h5') 不能用？

`model.save()` 函数是 Keras 模型保存的标准方式，但是它生成的文件格式是 HDF5 格式（后缀名为 `.h5`），而不是 `pickle` 序列化格式，因此不能使用 `pickle` 库来加载模型。如果你使用 `pickle` 库来加载 HDF5 格式的文件，就会出现 `UnpicklingError` 错误。

如果你需要使用 `pickle` 库来加载模型，可以使用 Keras 提供的 `pickle` 序列化工具来保存模型，如下所示：

import pickle

with open('EMD-H.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

这里将模型保存到 `EMD-H.pkl` 文件中。如果你想要加载模型，可以使用 `pickle` 库的 `load` 函数，如下所示：

import pickle

with open('EMD-H.pkl', 'rb') as file:
    loaded_model = pickle.load(file)

这样就可以正确地加载模型了。不过需要注意的是，使用 `pickle` 序列化工具保存模型可能会导致模型文件变得非常大，并且加载速度较慢。因此，在大多数情况下，建议使用 Keras 提供的 `save` 函数来保存模型。

lstm 保存模型 可以用？model.save('EMD-L.h5')

在PyTorch中，`LSTM`模型的保存和加载可以使用`torch.save`和`torch.load`函数。`model.save`方法是Keras中的模型保存方式，不适用于PyTorch模型。

以下是在PyTorch中保存`LSTM`模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 实例化模型
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

# 保存模型
PATH = "lstm_model.pth"
torch.save(model.state_dict(), PATH)

# 加载模型
model_loaded = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
model_loaded.load_state_dict(torch.load(PATH))

在此示例中，我们首先定义了一个`LSTM`模型，然后实例化该模型并训练。在训练完成后，我们使用`torch.save`函数将模型的状态字典保存到磁盘上的一个文件中。最后，我们使用`torch.load`函数将该文件中的状态字典加载到一个新的模型实例中。