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。
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