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

save_model = torch.load(args.checkpoint) save_model_dict = save_model['state_dict']

这段代码是用来加载预训练模型的。首先，使用`torch.load`函数从指定路径加载预训练模型，`args.checkpoint`是指定的预训练模型文件的路径。接着，从加载的预训练模型中获取`state_dict`，`state_dict`是一个字典对象，它包含了预训练模型的所有参数和对应的值。这些参数和值可以用来初始化模型或者继续训练模型。最后，将`state_dict`保存到`save_model_dict`中。

torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), }, 'model.ckpt')

这是使用PyTorch框架保存深度学习模型及其优化器状态的一种常见做法。`torch.save()`函数用于将给定的数据字典存储到文件中，这里文件名是'model.ckpt'。

数据字典包含两个关键部分：
1. `model_state_dict`: 这是模型的状态，包括了所有权重和层配置。当你训练好模型后，这个状态包含了模型训练的信息，方便后续继续训练或在其他设备上加载模型。

2. `optimizer_state_dict`: 优化器的状态，它记录了梯度下降过程中的信息，比如学习率、动量等超参数设置以及每个参数的历史梯度。这样，当恢复模型时，你可以直接从优化器状态开始训练，无需从头开始。

通过这种方式保存，你可以在需要的时候轻松地加载这些数据，如在验证、测试或在新批次训练前恢复训练状态：

new_model = YourModel() # 创建一个新的模型实例
loaded_data = torch.load('model.ckpt')
new_model.load_state_dict(loaded_data['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(loaded_data['optimizer_state_dict'])