怎样保存pytorch模型

在 PyTorch 中，保存模型有两种主要的方式：保存整个模型和保存模型的参数。下面分别介绍这两种方式的实现方法。

1. 保存整个模型

保存整个模型时，需要将模型的结构和参数都保存下来。这可以通过使用 PyTorch 的 `torch.save()` 函数来实现。

   # 定义模型
   model = MyModel()
   
   # 保存整个模型
   torch.save(model, 'model.pth')

上面代码中，`MyModel()` 是自定义的模型类，`model.pth` 是保存整个模型的文件名。

加载整个模型时，可以使用 PyTorch 的 `torch.load()` 函数来加载模型。

   # 加载整个模型
   model = torch.load('model.pth')

注意，加载模型时需要保证相应的模型代码已经被定义。

2. 保存模型的参数

保存模型的参数时，只需要将模型的参数保存下来，而不需要保存模型的结构。这可以通过使用 PyTorch 的 `state_dict()` 函数来实现。

   # 定义模型
   model = MyModel()
   
   # 保存模型的参数
   torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')

上面代码中，`model.state_dict()` 返回模型的参数字典，`model_params.pth` 是保存模型参数的文件名。

加载模型参数时，需要先定义模型并加载相应的参数。

   # 定义模型
   model = MyModel()
   
   # 加载模型的参数
   model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))

注意，加载模型参数时需要保证相应的模型代码已经被定义，并且模型的结构要与保存参数时的模型结构相同。