本文详细介绍PyTorch中模型的保存与加载方法，重点介绍如何使用torch.save和torch.load函数来保存和加载模型的state_dict，确保模型训练状态可以跨会话保持。
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()
PyTorch模型保存与加载
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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