在pytorch中深度学习训练好的模型怎样保存

在 PyTorch 中，深度学习训练好的模型可以通过以下几种方式进行保存：

1. 保存模型参数：可以使用 PyTorch 中的 `state_dict()` 方法来获取模型的参数字典，然后使用 Python 的 `pickle` 库将其保存为文件。示例代码如下：

import torch
import pickle

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型...

# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pkl')

2. 保存整个模型：可以使用 PyTorch 中的 `save()` 方法将整个模型保存为文件。示例代码如下：

import torch

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型...

# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')

需要注意的是，如果保存整个模型，加载时需要使用 `torch.load()` 方法加载整个模型，而不是 `state_dict()` 方法加载模型参数。同时，如果保存的模型包含了自定义的类或函数，需要确保在加载模型之前已经定义了这些类或函数。