torch.save(global_model.state_dict(), 'global_model.pth')这个文件是保存到哪里的呢
时间: 2024-04-28 15:21:55 浏览: 7
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。
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torch.save(model.state_dict(), 'save_model/best_model.pth')
这行代码是将PyTorch模型的参数保存到文件中,以便以后可以重新加载模型并使用它。第一个参数`model.state_dict()`是一个字典,包含模型的所有参数和权重,第二个参数是要保存的文件路径。
你可以使用以下代码来加载保存的模型:
```python
model.load_state_dict(torch.load('save_model/best_model.pth'))
```
这将加载已保存的模型参数,并将其设置为当前模型的参数。之后你就可以使用该模型进行推理或训练了。
torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)
`torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)` 用于将 PyTorch 模型的状态字典保存到指定的文件路径 `MODEL_PATH` 中。状态字典包含了模型的所有参数和缓存,可以用于恢复模型或在其他地方使用模型的参数。通常,在训练模型后,你可以使用 `torch.save()` 函数将模型的状态字典保存到磁盘上,以便以后可以加载模型或在其他任务中重用模型的参数。
例如,以下是一个示例,将模型保存到名为 `model.pt` 的文件中:
```
# 训练模型
model.train()
# 保存模型
MODEL_PATH = "model.pt"
torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)
```
在上面的代码中,我们首先调用 `model.train()` 来将模型设置为训练模式,然后使用 `torch.save()` 函数将模型的状态字典保存到 `model.pt` 文件中。