torch.save(net.state_dict(), Mdoule[i - 201003])保存不上模型

保存模型时，您需要确保`Mdoule[i - 201003]`是一个有效的文件路径，并且您有文件写入权限。如果您没有权限将文件写入所选目录，则会出现保存失败的情况。您可以尝试使用绝对文件路径或更改文件权限来解决此问题。另外，您也可以尝试使用`os.path`模块来构建可移植的路径，例如：

import os

model_path = os.path.join(os.getcwd(), "models", "model.pt")
torch.save(net.state_dict(), model_path)

这将在您的代码文件所在的目录中创建一个名为`models`的目录，并将模型保存为`model.pt`。

相关问题

torch.save(net.state_dict(), save_path)

torch.save函数的作用是将PyTorch模型保存到指定路径中。其中net是你要保存的模型，state_dict()是将模型所有参数的信息以字典形式返回。save_path是保存的路径和文件名。

具体的代码如下：

import torch

# 假设你已经定义好了一个神经网络模型 net

# 定义保存的路径和文件名
save_path = "model.pth"

# 保存模型
torch.save(net.state_dict(), save_path)

这样就可以将你的模型保存在`model.pth`文件中。

torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)

`torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)` 用于将 PyTorch 模型的状态字典保存到指定的文件路径 `MODEL_PATH` 中。状态字典包含了模型的所有参数和缓存，可以用于恢复模型或在其他地方使用模型的参数。通常，在训练模型后，你可以使用 `torch.save()` 函数将模型的状态字典保存到磁盘上，以便以后可以加载模型或在其他任务中重用模型的参数。

例如，以下是一个示例，将模型保存到名为 `model.pt` 的文件中：

# 训练模型
model.train()

# 保存模型
MODEL_PATH = "model.pt"
torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)

在上面的代码中，我们首先调用 `model.train()` 来将模型设置为训练模式，然后使用 `torch.save()` 函数将模型的状态字典保存到 `model.pt` 文件中。