如何用pytorch将一个模型保存并加载
时间: 2023-02-12 20:54:47 浏览: 39
在 PyTorch 中,可以使用 torch.save() 函数将模型保存到磁盘上,并使用 torch.load() 函数从磁盘中加载模型。
示例代码:
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 加载模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
如果你想要保存整个模型而不只是参数,可以使用 torch.save(model, 'model.pth') 和 torch.load('model.pth')。
如果你需要在不同平台之间转移模型,可以使用 torch.jit.save() 和 torch.jit.load()。
相关问题
pytorch保存和加载模型
PyTorch中保存和加载模型非常简单。你可以使用torch.save()函数将模型保存为.pth或.pkl文件,使用torch.load()函数从文件中加载模型。
以下是一个基本的示例,展示如何保存和加载一个PyTorch模型:
保存模型:
```
import torch
model = YourModel()
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
加载模型:
```
import torch
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()
```
需要注意的是,加载模型时应该确保与保存时使用相同的代码版本、PyTorch版本和硬件设备,并且需要调用model.eval()以确保在推理过程中正确设置一些模型参数。
如何用pytorch将训练好的模型保存
在 PyTorch 中,我们可以使用 `torch.save()` 函数将训练好的模型保存到磁盘上。这个函数需要指定两个参数:第一个参数是要保存的模型,第二个参数是文件路径。
以下是一个简单的示例:
```python
import torch
# 假设已经训练好了一个模型,存储在变量model中
model = ...
# 指定文件路径和文件名
path = './model.pth'
# 保存模型
torch.save(model, path)
```
执行上述代码后,模型就会被保存到指定的路径下。如果需要加载模型,可以使用 `torch.load()` 函数进行加载。例如:
```python
# 加载模型
model = torch.load(path)
```
需要注意的是,如果在保存模型时需要保存一些额外的信息,可以将这些信息保存在字典中,然后一起保存。例如:
```python
# 假设有一些额外的信息需要保存
extra_info = {
'epoch': 10,
'loss': 0.01
}
# 将模型和额外信息保存在一起
data = {
'model': model,
'extra_info': extra_info
}
# 保存模型和额外信息
torch.save(data, path)
```
在加载模型时,可以使用 `torch.load()` 函数将整个数据集加载到内存中,然后从中提取需要的信息:
```python
# 加载数据集
data = torch.load(path)
# 从数据集中提取模型和额外信息
model = data['model']
extra_info = data['extra_info']
```