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
-
如何在宝塔中升级 PHP 版本
如何在宝塔中升...
2023年05月06日 -
Docker怎么批量导入或删除镜像和容器脚本
批量导入镜像1...
2023年05月25日 -
c++智能指针weak_ptr的使用
智能指针简介在...
2023年07月22日 -
PostgreSql备份中pg_probackup的优势以及用法
pg_prob...
2023年07月22日 -
如何在Windows系统中禁止某个程序开机自启
在Window...
2023年05月12日 -
微信上的生日提醒设置方法
一、微信上的生...
2023年05月15日