深度学习模型的保存和加载

在PyTorch中保存深度学习模型有几种常见的方法。以下是其中两种常见的方法： 1. 使用`torch.save()`保存整个模型： ```python torch.save(model, 'model.pth') ``` 这将保存整个模型的结构和参数到一个以`model.pth`命名的文件中。可以使用`torch.load()`来加载模型： ```python model = torch.load('model.pth') ``` 请注意，在加载模型时，你需要确保导入了与保存时相同的模型类别（例如，如果保存的是一个自定义的类，则需要在加载之前定义该类）。 2. 保存模型的状态字典： ```python torch.save(model.state_dict(), 'model_state.pth') ``` 这将只保存模型的参数（状态字典）到一个以`model_state.pth`命名的文件中。类似地，可以使用`state_dict()`方法来加载模型状态字典： ```python model = ModelClass() model.load_state_dict(torch.load('model_state.pth')) ``` 在使用这种方法时，你需要确保创建了与保存时相同结构的模型对象，并且模型的参数尺寸也需要匹配。 这些是保存和加载PyTorch深度学习模型的两种常见方式。你可以根据自己的需求选择适合的方法。