训练好的模型如何保存并调用

训练好的模型可以保存为文件，常见的格式有TensorFlow的SavedModel、PyTorch的.pt或.pth文件、ONNX等。保存好的模型可以通过加载函数调用，例如在TensorFlow中，可以使用`tf.saved_model.load()`函数加载SavedModel格式的模型；在PyTorch中，可以使用`torch.load()`函数加载.pt或.pth文件格式的模型。加载模型后，可以直接使用模型进行推理或微调。

相关问题

tensorflow 如何保存训练好的模型并调用

您可以通过 TensorFlow 提供的 SavedModel 格式来保存训练好的模型。在保存时，可使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = ...

# 训练模型
...

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, "/path/to/folder")

在加载模型时，可使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load("/path/to/folder")

# 使用模型进行预测
result = loaded_model(input_data)

其中 input_data 是输入模型的数据。通过这种方式，您可以保存和调用训练好的模型。

pytorch 如何保存训练好的模型并调用

您可以使用 PyTorch 提供的 torch.save() 函数来保存训练好的模型。使用该函数时，需要指定要保存的模型、保存路径和文件名称。下面是一个保存模型的示例代码：

import torch

# 定义模型
model = MyModel()

# 训练模型...

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

在加载模型时，可以使用 torch.load() 函数来加载模型的参数，然后将其应用于新的模型实例中。下面是一个加载模型的示例代码：

import torch

# 定义模型结构
model = MyModel()

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

# 使用模型进行推理
output = model(input)

请注意，使用 torch.load() 加载模型时，需要设置 map_location 参数以指定设备类型（例如 CPU 或 GPU），否则可能会出现错误。例如，如果您的模型在 GPU 上训练并保存，则可以使用以下代码将其加载到 CPU 上：

model.load_state_dict(torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu')))