PyTorch模型保存与加载

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转载最新推荐文章于 2026-04-26 02:57:01 发布 150 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

pytorch模型的保存与加载 PyTorch提供了三种种方式来保存和加载模型，在这三种方式中，加载模型的代码和保存模型的代码必须相匹配，才能保证模型的加载成功。通常情况下，使用第一种方式（保存和加载模型状态字典）更加常见，因为它更轻量且不依赖于特定的模型类。阅读详情

PyTorch模型保存与加载（原文链接）
（原文更详细）

常用：

保存/加载 state_dict：

保存

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

加载

model = 自己的网络(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

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Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存模型的参数不一致 Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存的参数不一致发现问题初衷：问题：保存模型并打印参数：加载模型并打印模型参数问题来了解决问题先说结论原因：联想问题本质二级目录三级目录参考博客发现问题初衷：最近跑深度学习代码，数据量比较庞大所以训练速度慢的一，一旦有什么问题训练突然停止了，心态都要炸了，所以这时候使用pytorch保存每轮训练好的模型（可以使用一些保存技巧，保存得到的当前最新的模型checkpoint，倒不至于每轮都保存），即使训练停止还能接着去加载保存好的模型得到当前模型输出结果，节省时间，阅读详情

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