PyTorch中的模型存储与加载

目录
1. 简介
2. 模型保存

如何保存PyTorch模型
保存整个模型还是仅参数
不同保存格式的比较

3. 模型加载

加载已保存的PyTorch模型

解锁专栏，查看完整目录1. 简介
在本章中，我们将首先介绍PyTorch及其在深度学习领域的应用。随后，我们将讨论模型存储与加载在深度学习中的重要性，以及为什么学习如何保存和加载PyTorch模型对于深度学习研究者和开发人员至关重要。让我们深入探讨这些内容。
2. 模型保存
在PyTorch中，模型的保存是非常重要的一环，可以帮助我们在训练过程中保存模型的参数，以便后续可以重新加载模型进行推理、微调或迁移学习。接下来我们将详细介绍如何保存PyTorch模型、保存整个模型还是仅参数以及不同保存格式的比较。
如何保存PyTorch模型
在PyTorch中，我们可以使用torch.save()函数来保存模型。下面是一个简单的示例代码：
import torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的神经网络模型class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x)model = SimpleNN()# 保存模型参数torch.save(model.state_dict(), 'simple_nn.pth')
在上述代码中，我们定义了一个简单的神经网络模型SimpleNN，然后使用torch.save()函数保存了模型的参数到文件simple_nn.pth中。
保存整个模型还是仅参数
除了保存模型参数外，我们还可以通过torch.save()函数保存整个模型，示例如下：
# 保存整个模型torch.save(model, 'simple_nn_model.pth')
当保存整个模型时，我们不仅保存了模型的参数，还保存了模型的结构等信息。在某些情况下，保存整个模型可以更方便地加载和使用模型。
不同保存格式的比较
在PyTorch中，我们可以使用不同的保存格式，如.pt、.pth、.ptc等。这些保存格式在功能上并无太大区别，选择哪种保存格式主要取决于个人喜好或特定需求。
在接下来的章节中，我们将介绍如何加载已保存的PyTorch模型，以及加载整个模型与仅加载参数的区别。
3. 模型加载
在机器学习和深度学习领域，加载模型是一个重要的环节，它能够帮助我们在训练过程中保存模型状态以及在需要时重新加载模型进行推理或进一步的训练。接下来我们将探讨如何在PyTorch中加载已保存的模型。
加载已保存的PyTorch模型
在PyTorch中，我们可以使用torch.load函数来加载已保存的模型。假设我们有一个已保存的模型文件model.pth，我们可以通过以下代码将其加载到我们的程序中：
import torchimport torch.nn as nn# 定义模型结构class Net(nn.Module): d