pytorch保存模型时用时期号代替 且保存到别的文件夹下

好的，针对你的问题，你可以使用 PyTorch 提供的 `torch.save()` 方法来保存模型，同时指定保存路径和文件名。关于使用时期号代替，你可以在训练的时候定义一个变量 `epoch`，然后在保存模型时将这个变量作为文件名的一部分。具体的代码如下所示：

import torch

# 定义 epoch 变量
epoch = 10

# 假设你的模型是一个 nn.Module 的子类
model = MyModel()

# 定义保存路径和文件名，将 epoch 变量作为文件名的一部分
save_path = 'models/epoch_{}.pt'.format(epoch)

# 使用 torch.save() 方法保存模型
torch.save(model.state_dict(), save_path)

以上代码中，`MyModel` 是你自己定义的模型类，`models/` 是你想要保存模型的文件夹路径，`epoch_{}.pt` 中的 `{}` 会被 `epoch` 变量替换。这样，每次保存模型时会根据当前的 epoch 号自动更新保存的文件名，避免了重复覆盖之前的模型文件。

希望这个回答能够帮到你！

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pytorch保存模型时用时期号代替

可以使用PyTorch中的`torch.save()`函数来保存模型，其中可以指定保存的文件名和需要保存的模型参数。如果你想在文件名中使用时期号代替，可以在训练过程中使用一个变量来记录当前的时期号，然后在保存模型时将其作为文件名的一部分。例如，你可以这样实现：

epoch = 10  # 当前时期号
filename = f'model_epoch{epoch}.pt'  # 模型文件名中包含当前时期号
torch.save(model.state_dict(), filename)  # 保存模型

这样，就可以将模型保存为类似于`model_epoch10.pt`的文件名，方便你对不同时期的模型进行区分和管理。

在Pytorch中可以使用torch.( )函数将已经训练好的模型保存到指定的文件夹下的指定文件

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.save()` 函数将已经训练好的模型保存到指定的文件夹下的指定文件。该函数可以将 PyTorch 模型的参数保存到指定文件中，以便后续恢复模型参数。具体语法如下：

torch.save(model.state_dict(), 'file_path')

其中，`model.state_dict()` 表示保存模型的参数，`file_path` 是保存模型参数的文件路径。需要注意的是，保存的模型参数需要与当前代码的模型参数类型一致。同时，保存的模型参数需要保存在 CPU 或 GPU 中，具体与当前代码中的模型参数保存位置相同。