torch.save(model.state_dict()

torch.save() 函数是用来保存 PyTorch 模型的状态字典 (state_dict) 的。用法为：torch.save(model.state_dict(), 'file_path.pt')，其中 'file_path.pt' 是保存的文件路径。

相关问题

torch.save(model.state_dict(), file + ".pth")

当你在PyTorch中训练完模型并想要保存它的状态以便后续使用时，可以使用`torch.save()`函数。这个函数用于将模型的状态字典（`.state_dict()`）保存到磁盘上指定的文件（这里是一个".pth"格式的二进制文件）。`model.state_dict()`返回的是模型内部权重、梯度等参数的集合，而`file + ".pth"`则是你要存储该状态字典的目标文件路径。

例如，假设你有一个名为`model`的神经网络模型，你可以这样做：

model = YourModel()  # 假设YourModel是你定义的类
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())  # 初始化优化器

# 训练过程...

# 在训练结束后保存模型状态
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

如果你想恢复这个模型，在以后加载时只需要加载状态字典，并设置为某个已初始化好的模型实例：

loaded_model = YourModel()  # 创建新的模型实例
loaded_model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

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。