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在PyTorch中,保存和加载模型是非常重要的步骤,尤其是在训练大规模模型或需要多次重复实验时。
保存模型
在PyTorch中,保存模型有两种常见的方法:
方法一:只保存模型参数
这种方法只保存模型的参数(weights和biases),文件较小且灵活性更高。
import torch
# 假设有一个模型实例
model = ...
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
</
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在PyTorch中,保存模型有两种常见的方法:
这种方法只保存模型的参数(weights和biases),文件较小且灵活性更高。
import torch
# 假设有一个模型实例
model = ...
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
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