我该如何导出pytorch里训练的模型为pth文件

你可以使用PyTorch提供的`torch.save()`函数将训练好的模型导出为.pth文件。具体步骤如下：

1. 首先需要导入PyTorch和你已经训练好的模型：

import torch

# 加载已经训练好的模型
model = YourModel()

2. 使用`torch.save()`函数将模型保存为.pth文件：

# 将模型保存为.pth文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在上面的代码中，`state_dict()`函数返回模型的所有参数和持久化缓存，然后使用`torch.save()`函数将其保存为.pth文件。你可以将'model.pth'替换为你想要的文件名。

这样，你就可以成功地将你的PyTorch训练好的模型导出为.pth文件了。

相关问题

pytorch 把训练好的pth文件导出到mat文件里

可以使用Python中的SciPy库将Pytorch模型的权重保存为MATLAB的.mat文件。下面是一个简单的示例代码：

import scipy.io as sio  
import torch 

# 加载训练好的模型
model = torch.load('trained_model.pth')

# 将模型的权重转换为numpy数组
weights = {}
for name, param in model.named_parameters():
    weights[name] = param.cpu().detach().numpy()

# 保存权重为MATLAB格式
sio.savemat('trained_model.mat', weights)

这将生成一个名为“trained_model.mat”的MATLAB格式文件，其中包含模型的权重。请确保在运行代码之前安装SciPy库。

pytorch 把训练好的pth文件权重与偏置都乘以256并四舍五入导出到mat文件里

可以使用Python中的NumPy库将Pytorch模型的权重和偏置进行缩放，并保存为MATLAB的.mat文件。下面是一个简单的示例代码：

import scipy.io as sio  
import torch 
import numpy as np

# 加载训练好的模型
model = torch.load('trained_model.pth')

# 将模型的权重和偏置缩放
weights = {}
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        weights[name] = np.round(param.cpu().detach().numpy() * 256)
    elif 'bias' in name:
        weights[name] = np.round(param.cpu().detach().numpy() * 256)

# 保存权重和偏置为MATLAB格式
sio.savemat('trained_model.mat', weights)

这将生成一个名为“trained_model.mat”的MATLAB格式文件，其中包含缩放后的模型的权重和偏置。请注意，此代码仅适用于具有权重和偏置的层，例如全连接层和卷积层，而不适用于BatchNormalization层等其他类型的层。此外，请确保在运行代码之前安装SciPy和NumPy库。