序列化语义

本文介绍了在PyTorch中保存和加载模型的两种主要方法:一种是仅保存和加载模型参数,这种方式较为推荐;另一种是保存和加载整个模型,但这种方式可能导致模型在不同项目间的兼容性问题。

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最佳实践

保存模型的推荐方法

这主要有两种方法序列化和恢复模型。

第一种(推荐)只保存和加载模型参数:

torch.save(the_model.state_dict(), PATH)

然后:

the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))

第二种保存和加载整个模型:

torch.save(the_model, PATH)

然后:

the_model = torch.load(PATH)

然而,在这种情况下,序列化的数据被绑定到特定的类和固定的目录结构,所以当在其他项目中使用时,或者在一些严重的重构器之后它可能会以各种方式break。


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