pytorch保存最好的pth

要保存PyTorch模型的最佳权重，你可以使用torch.save()函数将模型的状态字典保存为.pth文件。下面是一个示例代码：

import torch

# 假设你有一个名为model的PyTorch模型，并且已经训练好了
# ...

# 保存最佳权重
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')

在上述代码中，`model.state_dict()`返回一个包含模型所有参数和缓冲区的字典。通过调用`torch.save()`函数，将这个字典保存到名为'best_model.pth'的文件中。

这样，你就能够保存训练过程中的最佳权重，并在以后加载它们以进行推理或继续训练。要加载这些权重，你可以使用`model.load_state_dict()`函数。例如：

model = YourModelClass()  # 实例化模型
model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))
model.eval()  # 设置模型为评估模式

这将加载之前保存的.pth文件，并将权重应用于你的模型。记得在加载权重后，将模型设置为评估模式（`model.eval()`），以确保模型不会在推理过程中进行训练。