深度学习模型的保存方法详解

本文详细讲解了深度学习模型的保存方法,包括保存整个模型、仅保存参数、部分保存、使用ONNX和TensorFlow格式。这些方法有助于在不同场景下管理和复用模型。

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深度学习模型的保存方法详解

在深度学习中,模型的保存是非常重要的一步,它可以帮助我们在训练完成后重新加载模型并进行预测或继续训练。本文将介绍多种保存深度学习模型的方法,并提供相应的源代码。

  1. 保存整个模型
    最简单的保存模型的方法是将整个模型保存为一个文件,包括模型的结构、权重和优化器的状态。这种方法可以保存模型的完整信息,以便在需要时完全恢复模型。

    import torch
    
    # 保存模型
    torch.save(model, 'model.pth')
    
    # 加载模型
    model = torch.load(
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