torch.save()
时间: 2023-08-17 10:03:56 浏览: 44
torch.save() 是一个函数,用于将 PyTorch 模型、张量或字典等保存到文件中。它的语法如下:
```
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/usr/lib/python3.7/pickle.py'>, pickle_protocol=2, _use_new_zipfile_serialization=True)
```
其中,
- obj:要保存的对象。
- f:文件名或文件对象。如果是文件名,文件会被覆盖;如果是文件对象,文件指针会被设置为文件末尾。
- pickle_module:用于序列化的 Python 模块,默认为 pickle。
- pickle_protocol:序列化时使用的协议版本,默认为 2。
- _use_new_zipfile_serialization:是否使用新的压缩算法进行序列化,默认为 True。
例如,将模型保存到文件中:
```
import torch
model = MyModel()
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
这里使用了模型的状态字典(state_dict)进行保存。如果需要加载模型,可以使用 torch.load() 函数。
相关问题
torch.save
torch.save() 是一个PyTorch库的函数,用于将模型、张量或字典保存到磁盘上的文件中。它的语法如下:
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2)
其中,obj 是要保存的对象,可以是模型、张量或字典;f 是保存到的文件路径;pickle_module 是用于序列化的模块,默认为pickle;pickle_protocol 是序列化协议的版本,默认为2。
这个函数可以将PyTorch对象保存到磁盘上,以便在训练或推理之后重新加载使用。通过torch.load() 函数,可以从磁盘上加载已保存的对象。
torch.save函数
torch.save函数是PyTorch中用于将模型或者张量保存到文件的函数。它的语法如下:
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2)
其中,obj是要保存的对象,可以是模型、张量或者其他可序列化的Python对象;f是保存的文件路径;pickle_module是用于序列化的模块,默认为pickle;pickle_protocol是序列化协议的版本,默认为2。
使用torch.save函数可以将模型保存到文件,以便以后加载和使用。例如,可以使用以下代码保存一个训练好的模型:
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
这将把模型的参数保存到名为'model.pth'的文件中。在以后需要使用模型时,可以使用torch.load函数加载模型参数并构建模型。