【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.save() 的用法和应用

【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.save() 的用法和应用

🌵文章目录🌵

• 📝一、torch.save()的基本概念
• 💻二、torch.save()的基本用法
• 🔍三、torch.save()的高级用法
• 💡四、torch.save()与torch.load()的配合使用
• 🔍五、常见问题及解决方案
• 🚀六、torch.save()在实际项目中的应用
• 🤝七、总结与展望
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📝一、torch.save()的基本概念

在PyTorch中，torch.save()是一个非常重要的函数，它用于保存模型的状态、张量或优化器的状态等。通过这个函数，我们可以将训练过程中的关键信息持久化，以便在后续的时间里重新加载并继续使用。

简单来说，torch.save()的主要作用就是将PyTorch对象（如模型、张量等）保存到磁盘上，以文件的形式进行存储。这样，我们就可以在需要的时候重新加载这些对象，而无需重新进行训练或计算。

💻二、torch.save()的基本用法

• 下面是一个简单的示例，展示了如何使用torch.save()保存一个PyTorch模型：

  import torch
  import torch.nn as nn
  
  # 定义一个简单的模型
  class SimpleModel(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(SimpleModel, self).__init__()
          self.fc = nn.Linear(10, 1)
  
      def forward(self, x):
          return self.fc