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
TF男孩6 小时前
重新认识Markdown:它不仅是排版工具,更是写Prompt的最佳结构
人工智能
想打游戏的程序猿6 小时前
AI时代的内容输出
人工智能
小兵张健6 小时前
Playwright MCP 截图标注方案调研:推荐方案 1
人工智能
凌杰8 小时前
AI 学习笔记:Agent 的能力体系
人工智能
IT_陈寒9 小时前
React状态管理终极对决:Redux vs Context API谁更胜一筹?
前端·人工智能·后端
舒一笑11 小时前
如何获取最新的技术趋势和热门技术
人工智能·程序员
聚客AI11 小时前
🎉OpenClaw深度解析:多智能体协同的三种模式、四大必装技能与自动化运维秘籍
人工智能·开源·agent
黄粱梦醒11 小时前
大模型企业级部署方案-vllm
人工智能·llm
IT_陈寒11 小时前
JavaScript代码效率提升50%?这5个优化技巧你必须知道!
前端·人工智能·后端
IT_陈寒11 小时前
Java开发必知的5个性能优化黑科技,提升50%效率不是梦!
前端·人工智能·后端