torch.save(net, './models/model.pth')

这行代码使用 PyTorch 将名为 `net` 的模型保存到名为 `model.pth` 的文件中。你可以在之后的代码中使用 `torch.load()` 函数来加载模型。例如：

net = torch.load('./models/model.pth')

这将返回保存在文件中的模型。你可以使用该模型进行推理或在训练过程中继续训练。

相关问题

torch.save(model.state_dict(),"../models/light-model-{}.pth".format(i))并使用此save模型继续训练

对于这个问题，你可以使用`torch.load()`方法加载你的预训练模型的状态字典，并将它们加载到你的模型中。然后，你可以使用这个模型来继续训练。

具体的代码如下：

# 加载预训练模型的状态字典
state_dict = torch.load("../models/light-model-{}.pth".format(i))

# 初始化模型
model = ResNet_101(num_classes=20)

# 加载状态字典到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # ...省略训练代码...

在这个例子中，你首先使用`torch.load()`方法加载预训练模型的状态字典。然后，你使用`ResNet_101`类初始化了一个新的模型对象。接下来，你使用`model.load_state_dict()`方法将预训练模型的状态字典加载到你的模型中。最后，你定义了损失函数和优化器，并通过训练循环继续训练你的模型。

需要注意的是，你在继续训练模型时，你可能需要调整学习率和训练周期等超参数，以便更好地训练模型。

torch.save(global_model.state_dict(), 'global_model.pth'）这个文件是保存到哪里的呢

这个文件保存的位置取决于你在运行这行代码时所指定的路径。如果你没有指定路径，则会将该文件保存在当前代码文件所在的目录中。如果你指定了路径，则会将该文件保存在指定路径中。例如，如果你想将文件保存在名为“models”的文件夹内，你可以这样写代码:

`torch.save(global_model.state_dict(), 'models/global_model.pth')`

这将会把文件保存在你的代码文件所在的目录下的“models”文件夹中。