torch.save(model,'m.pth')保存模型后如何加载它进行评估
时间: 2024-05-07 17:20:10 浏览: 7
要加载模型进行评估,可以使用以下代码:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('m.pth')
# 评估模型
model.eval()
# 进行推理/预测
```
在加载模型时,可以使用 `torch.load()` 函数将模型从文件中加载到内存中。要使用模型进行评估,请确保在加载模型后调用 `model.eval()` 方法,以将模型设置为评估模式。然后,您可以使用模型进行推理/预测。
相关问题
torch.save保存模型怎么用
要使用torch.save()函数保存模型,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经导入了PyTorch库:
```python
import torch
```
2. 定义你的模型并加载训练好的参数:
```python
model = YourModel() # 替换成你的模型类
model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_trained_model.pth'))
```
3. 使用torch.save()函数将模型保存到指定的文件中:
```python
torch.save(model.state_dict(), 'path_to_save_model.pth')
```
其中,`model.state_dict()`函数返回了模型的状态字典,它包含了所有模型的参数和缓冲区。你可以选择自定义保存的文件名和路径。
通过这些步骤,你就可以使用torch.save()函数将训练好的模型保存到文件中。在需要加载模型时,可以使用torch.load()函数进行加载并使用该模型。
torch.save保存模型位置
在使用PyTorch保存模型时,可以使用torch.save函数将模型保存到本地磁盘上的指定位置。下面是一个示例:
```python
import torch
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(10, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
model = MyModel()
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), '/path/to/save/model.pth')
```
在这个例子中,我们先定义了一个简单的神经网络模型,然后使用`torch.save`函数将模型的状态字典保存到指定位置`/path/to/save/model.pth`下。通过这种方式,我们可以方便地将训练好的模型状态保存到本地磁盘上,以便后续使用。