python GRU神经网络模型保存

要保存Python中的GRU神经网络模型，你可以使用PyTorch库提供的方法。首先，你可以使用`torch.save()`函数将模型的状态字典保存为.pth文件。这个状态字典包含了模型的参数和权重。你可以使用以下代码来保存模型：

torch.save(model.state_dict(), '路径/文件名.pth')

其中，`model`是你要保存的神经网络模型对象，'路径/文件名.pth'是你想要保存的文件路径和文件名。

然后，当你想要加载保存的模型时，你可以使用`torch.load()`函数来加载.pth文件，并使用`load_state_dict()`方法将参数和权重加载到模型中。以下是加载模型的代码示例：

model = YourModel()  # 创建一个新的模型对象
model.load_state_dict(torch.load('路径/文件名.pth', map_location=device))

你需要在代码中指定设备（例如CPU或GPU）的位置，通过`map_location`参数。在上述代码中，`device`是你指定的设备。

这样，你就可以保存和加载Python中的GRU神经网络模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch模型的保存和提取以及保存和提取神经网络 - pytorch中文网](https://blog.csdn.net/weixin_39529302/article/details/111454066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[Pytorch]保存与加载神经网络模型](https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/128724667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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