第一种 保存整个模型文件
# 保存和加载整个模型torch.save(model_object, 'model.pth')model = torch.load('model.pth')
第二种 仅保存模型的权重
# 仅保存和加载模型参数(推荐使用)torch.save(model_object.state_dict(), 'weights.pth')model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))
. `torch.save`：保存序列化的对象到磁盘，使用了Python的pickle进行序列化，模型、张量、所有对象的字典。 2. `torch.load`：使用了...
![be721a1d89a7939f331c03c8ac2888e1.jpeg][] pytorch中state\_dict()和load\_state\_dict()函数配
PyTorch模型保存与加载 在利用PyTorch构建深度学习模型时，模型的保存和加载是非常重要的一步。这不仅可以保证我们的模型得以长期保存和重复使用，还可以方便我们在不同的
一、模型保存有两种形式：保存整体模型（包括模型结构和参数）、只保存模型参数 import torch device = torch.device('
当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： 1. torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这
下面学习如何使用 PyTorch 保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。 %matplotlib inl
前提 SAVING AND LOADING MODELS 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： 1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函
目录 保存模型 model.eval() 保存模型 保存模型的方式主要有两种， 一种是全量保存，另一种是只保存网络结构的参数（注意，不保存网络结
第一种 保存整个模型文件 保存和加载整个模型 torch.save(model_object, 'model.pth') model = torc
pytorch保存模型有两种方法： 1. 保存整个模型 (结构+参数) 2. 只保存参数（官方推荐） 两者都是用`torch.save(obj, dir)`实现，这个函
Bertha 。
约定不等于承诺〃
╰+哭是因爲堅強的太久メ
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
还没有评论，来说两句吧...