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。

相关问题

if step % train_cfg.val_interval == 0: model_dict = {'net_g': generator.state_dict(), 'optimizer_g': optimizer_G.state_dict(), 'net_d': discriminator.state_dict(), 'optimizer_d': optimizer_D.state_dict()} # auc,best_auc = val(train_cfg, gnd_path=train_cfg.gnd_path, frame_dir=train_cfg.test_data, # model=(generator, discriminator)) auc,auc_gau,sigma = val(train_cfg, frame_dir=train_cfg.test_data, model=(generator, discriminator)) if auc_gau > max_auc: torch.save(model_dict, f'weights/{train_cfg.dataset}_{step}_{auc_gau:.3f}.pth') max_step=step max_auc=auc_gau max_sigma=sigma print("best_auc=",max_auc) print(" when step=",max_step) print(" when sigma=",max_sigma) # writer.add_scalar('results/auc', best_auc, global_step=step) generator.train() discriminator.train() step += 1 if step == train_cfg.iters: training = False # print('Training Completed! System will automatically shutdown in 60s..') # os.system('shutdown /s /t 60') break

这段代码是一个训练过程中的监控和保存模型的部分。其中，`train_cfg.val_interval`表示多少个训练步骤后进行一次模型验证，`val()`函数是对模型进行验证的函数，返回三个值：`auc`表示验证集上的AUC值，`auc_gau`表示在验证集上使用高斯噪声后的AUC值，`sigma`表示使用的高斯噪声的标准差。如果`auc_gau`大于之前的最大值`max_auc`，则保存该模型，同时更新`max_auc`、`max_step`和`max_sigma`的值。最后，`step`加1，如果`step`等于`train_cfg.iters`，则终止训练。

5、假设已经划分好训练集、验证集和测试集，在训练过程中进行验证，请问如何将验证集 表现最好的模型权重进行保存（即磁盘中最后只保存一个权重文件。）

在训练过程中，可以使用PyTorch中的`torch.save()`函数将验证集表现最好的模型权重进行保存。具体来说，可以在训练过程中设置一个变量来保存当前最优的验证集准确率，每次验证集准确率提高时，就将当前模型的权重保存下来。训练结束时，只需从所有保存下来的权重文件中选择验证集准确率最高的一个即可。

以下是一个示例代码：

import torch

best_acc = 0.0  # 保存当前最优的验证集准确率
best_model_weights = None  # 保存当前最优的模型权重

# 训练过程中进行验证，每次验证时调用该函数
def validate(model, val_loader):
    global best_acc, best_model_weights
    
    # 计算验证集准确率
    acc = ...
    
    # 如果当前准确率比最优准确率高，则更新最优准确率和最优权重
    if acc > best_acc:
        best_acc = acc
        best_model_weights = model.state_dict()
        torch.save(best_model_weights, 'best_model.pth')  # 保存当前最优权重到文件best_model.pth

在训练结束时，只需加载最优权重即可：

model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))