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机器上进行模型的转移和共享。在本篇文章中，我们将介绍如何在PyTorch中保存和加载模型。
在PyTorch中，可以通过调用torch.save()函数来保存模型。实际上，此函数可以保存任何类型的Python对象，但对于我们的目的而言，我们需要将我们的模型对象作为第一个参数传递给该函数。其次，我们还需要提供文件路径来指定我们要将模型保存到哪个位置。下面是一个示例：
import torch# 假设我们的模型已经被定义为modelmodel = ...# 指定文件路径path = "model.pth"# 保存模型torch.save(model
. `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
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
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