深度学习PyTorch生成的对象用.pt保存还是pickle保存

深度学习PyTorch生成的对象通常使用.pt进行保存，而不是pickle保存。因为.pt文件更适合PyTorch模型的序列化和反序列化。同时，.pt文件也支持CUDA张量的保存和恢复。pickle保存较通用，但在保存和加载大型PyTorch模型时可能会遇到一些问题。

相关问题

如何将pytorch模型保存为.pt文件

您可以使用以下代码将 PyTorch 模型保存为 .pt 文件：

import torch

# 定义模型
model = YourModel()

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

其中，`YourModel()` 是您定义的 PyTorch 模型，`model.state_dict()` 是模型的参数字典，`'model.pt'` 是保存模型的文件名。

深度学习与pytorch入门实战教程.pdf,龙良曲教材

《深度学习与PyTorch入门实战教程.pdf》是由知名学者龙良曲编著的一本深度学习入门教材。本教程从深度学习的基本概念和原理出发，详细介绍了PyTorch框架的基本使用方法和实战技巧，适合初学者入门和学习。

本教程首先介绍了深度学习的基本概念和发展历程，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等重要内容。其次，详细介绍了PyTorch框架的安装、基本操作和常用功能，同时通过大量实例和案例进行讲解，帮助读者快速掌握PyTorch的使用方法。除此之外，本教程还介绍了深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的应用实例，帮助读者更好地理解深度学习的实际应用。

总的来说，《深度学习与PyTorch入门实战教程.pdf》是一本系统全面的深度学习入门教材，内容丰富，案例详实，适合对深度学习和PyTorch感兴趣的学习者阅读学习。龙良曲作为编著者，具有丰富的教学经验和实战经验，能够为读者提供权威、可靠的学习指导。希望更多的读者通过本教程的学习，能够快速掌握深度学习和PyTorch的基本原理和实践技巧，从而在相关领域取得更好的学习和工作成就。