torch load save

Torch是一个广泛用于机器学习和深度学习的开源库，它是PyTorch的一部分，由Facebook开发。`torch.load` 和 `torch.save` 是两个非常重要的功能，它们分别用于模型的保存和加载。

1. **torch.save()**: 这个函数用于将张量、模型或其他数据结构保存到磁盘上。它接受两个参数：要保存的对象和保存路径。例如，如果你有一个训练好的神经网络模型 `model`，你可以这样保存：

   torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')

这里 `.state_dict()` 函数用于获取模型的状态（包括参数和优化器状态），而`.pth` 是通常使用的文件扩展名，表示 PyTorch 的持久化存储格式。

2. **torch.load()**: 对于需要恢复模型的情况，你可以使用这个函数从硬盘读取之前保存的数据。你需要提供保存文件的路径以及是否愿意在加载时进行设备迁移 (`map_location`)：

   loaded_model = torch.load('path/to/model.pth', map_location=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

如果你之前是在GPU上训练的模型，`map_location` 参数会确保在CPU上运行时不会尝试转移到GPU。

相关问题

torch.export.save和torch.save

`torch.save` 是 PyTorch 中用于序列化和持久化模型及张量的函数。它可以将一个 Python 对象保存到硬盘上，对象通常是一个 PyTorch `Tensor`，或者是一个模型对象（即一个包含可训练参数的 `nn.Module` 类实例）。保存的对象可以使用 `torch.load` 进行反序列化，这样就可以在之后重新加载模型或张量到内存中。

import torch

# 保存张量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
torch.save(tensor, 'tensor.pt')

# 保存模型
model = torch.nn.Linear(3, 4)
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pt')

`torch.export.save` 不是 PyTorch 的一个内置函数。可能你指的是 `torch.save` 或者是 PyTorch 的导出功能（例如 TorchScript 或者 ONNX），这些功能用于将模型转换为可以在不同环境中运行的格式。例如，TorchScript 允许将模型转换为 TorchScript 格式，这样就可以在没有 Python 依赖的环境中运行模型。

# 使用 TorchScript 导出模型
model = torch.jit.trace(model, example_input)
model.save('model_scripted.pt')

或者，使用 ONNX 导出模型，使其可以在支持 ONNX 的推理引擎上运行：

# 导出模型为 ONNX 格式
input_sample = torch.randn((1, 3, 224, 224))
torch.onnx.export(model, input_sample, "model.onnx")

在使用这些功能时，重要的是要理解你正在导出的模型需要在什么环境下运行，以及模型的输入输出接口是否与导出格式兼容。

torch.save

torch.save函数是PyTorch中用于保存模型的函数。一般约定使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。该函数的实现在torch/serialization.py文件中。[1] 保存模型时，除了保存模型的state_dict外，还可以保存优化器的state_dict以及其他相关信息，如已训练的epoch编号、最新记录的训练损失等。这样的保存通常比单独保存模型要大2至3倍，因为它包含了额外的信息。[2] 当使用torch.load函数加载模型时，需要注意load_state_dict函数需要传递一个字典对象，而不是保存对象的路径。因此，在调用load_state_dict函数之前，需要对保存的state_dict进行反序列化操作。[3]