Pytorch中保存模型的两种方法

目录

一、保存整个模型

这种方法会保存模型的整个定义(包括网络结构和参数)。这样保存的模型可以直接被加载并使用,但前提是保存和加载模型的代码环境需要完全一致。

保存模型时使用代码:

python 复制代码
torch.save(model, 'model.pth')

加载模型时使用代码:

python 复制代码
model = torch.load('model.pth')

二、只保存模型参数

这种方法只会保存模型的状态字典(state_dict),即模型的参数。加载这样的模型需要先定义模型的结构,然后加载参数。

保存模型使用代码:

python 复制代码
torch.save(model.state_dict(), 'params.pth')

加载模型使用代码:

python 复制代码
model = Model()  # 需要先定义模型结构
model.load_state_dict(torch.load('params.pth'))
相关推荐
xushichang123_4 分钟前
如何通过云平台与架构优化,解决 Agentic AI 应用 Token 消耗过高问题?
人工智能
用户8356290780515 分钟前
如何使用 Python 将 PowerPoint 转换为 PDF 文档
后端·python
菜冻鱼6 分钟前
Python-pytorch-高级技巧
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·聚类
lpfasd1237 分钟前
python webview打包版卡死、开发版正常
开发语言·python
用户83562907805116 分钟前
如何使用 Python 为 PowerPoint 幻灯片添加切换效果
后端·python
菜冻鱼24 分钟前
Python-pytorch-模型保存与加载
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习
程序员cxuan37 分钟前
Claude Code :如何最大化你的 Session 价值
人工智能·后端·程序员
亿牛云爬虫专家38 分钟前
爬虫调度系统设计:用 Celery 实现按媒体权重动态调整的抓取频率控制
爬虫·python·隧道代理·舆情采集·媒体权重·频率控制·ip自动轮换
MatrixOrigin44 分钟前
MatrixOne Git4Data 技术详解(十一)·大模型篇:SFT 数据 curation——可审计、可复现的数据清洗
人工智能·矩阵起源·数据底座·git4data