使用pytorch保存模型为pkl文件

使用 PyTorch 保存模型为 pkl 文件可以使用 `torch.save()` 函数。下面是一个示例代码：

import torch

# 定义模型
class myModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化模型
model = myModel()

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

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的模型 `myModel`，然后实例化了这个模型。接着使用 `torch.save()` 函数将模型的权重保存到 `model.pkl` 文件中。注意，这里只保存了模型的权重，而不是整个模型，因为模型的架构是已知的。

如果要加载之前保存的模型，可以使用 `torch.load()` 函数进行加载，示例代码如下：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pkl'))

在加载模型时，我们需要先实例化模型，然后使用 `load_state_dict()` 函数将保存的权重加载到模型中。

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以下是一个基本的示例，展示如何保存和加载一个PyTorch模型：

保存模型：

import torch

model = YourModel()
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

加载模型：

import torch

model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

需要注意的是，加载模型时应该确保与保存时使用相同的代码版本、PyTorch版本和硬件设备，并且需要调用model.eval()以确保在推理过程中正确设置一些模型参数。