PyTorch模型的保存与加载是怎么样的
PyTorch模型保存
PyTorch模型保存可以使用torch.save()函数,它可以保存一个或多个PyTorch对象,这些对象可以是模型参数,张量,字典,等等。保存的文件默认以.pth或.pkl结尾,它们可以在任何地方存储,例如硬盘,网络等。下面是一个简单的示例:
import torch
x = torch.ones(4,2)
torch.save(x, 'x.pth')PyTorch模型加载
PyTorch模型加载可以使用torch.load()函数,它可以从硬盘或网络中加载一个或多个PyTorch对象,这些对象可以是模型参数,张量,字典,等等。加载的文件默认以.pth或.pkl结尾,它们可以在任何地方存储,例如硬盘,网络等。下面是一个简单的示例:
import torch
x = torch.load('x.pth')
print(x)PyTorch模型保存与加载总结
PyTorch模型保存与加载是一种非常简单和方便的操作,可以使用torch.save()函数保存一个或多个PyTorch对象,并使用torch.load()函数从硬盘或网络中加载一个或多个PyTorch对象,这样就可以在不同的系统或环境中共享模型,也可以节省训练时间。
上一篇
HBase过滤器的操作符有哪些 下一篇
OpenWrt的ipk包如何安装 猜您想看
-
如何在MySQL中使用通配符进行模糊查找?
MySQL中使...
2023年04月15日 -
C++强制类型转换有哪些
静态强制类型转...
2023年07月04日 -
C++常见的内存泄漏有哪些
一、未释放动态...
2023年05月26日 -
package.json 中版本号是什么
在packag...
2023年07月04日 -
cookie、session和token怎么理解
CookieC...
2023年05月25日 -
使用MySQL的复制机制和延迟检查性能
MySQL复制...
2023年05月05日