本文介绍了PyTorch中保存和加载模型的多种方法，包括保存加载整个模型、仅保存参数、保存加载特定部分模型以及跨设备保存加载。提供了详细代码示例，涵盖从保存模型架构到在不同设备上迁移模型的全过程。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，模型的保存和加载是非常重要的环节。保存模型能够帮助我们在训练过程中进行断点续训、共享模型以及部署模型到生产环境中。本文将介绍一些PyTorch中保存模型的技巧，并提供相应的源代码示例。
- 保存和加载整个模型
要保存和加载整个模型，包括模型的架构和训练好的参数，可以使用torch.save()和torch.load()函数。下面是保存和加载整个模型的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
# 创建模型
class MyModel(nn.Module):
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