【pytorch】保存模型

一棵栗子树

于 2021-08-23 22:41:20 发布

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分类专栏：机器学习文章标签： pytorch保存模型

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本文介绍了在PyTorch中如何保存整个网络与仅保存网络参数的方法。保存整个网络包括了网络结构和参数，而保存参数则只存储权重和偏置，占用空间小且速度快。在加载时，若只保存了参数，需要先重新定义模型结构再加载。这为模型训练和部署提供了灵活性。

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参考资料：Pytorch 保存模型与加载模型 - 知乎

这两种方法区别在于：

一个保存整个网络，一个只保存网络参数

只保存网络参数时，要重新加载网络之前，需要重新定义model

# 保存整个网络
torch.save(net, PATH) 
# 保存网络中的参数, 速度快，占空间少
torch.save(net.state_dict(),PATH)
#--------------------------------------------------
#针对上面一般的保存方法，加载的方法分别是：
model_dict=torch.load(PATH)
model_dict=model.load_state_dict(torch.load(PATH))