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：

12345import 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：

1234import 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。