pytorch网络模型的保存、调用与修改

1 保存模型

1.1 保存模型参数

一种方式是只保存模型的参数，用到的时候再创建一个同样结构的新模型，然后把所保存的参数导入新模型。

# 保存模型参数到路径"./data/model_parameter.pkl"
torch.save(model.state_dict(), "./data/model_parameter.pkl")
new_model = Model()                                                    # 调用模型Model
new_model.load_state_dict(torch.load("./data/model_parameter.pkl"))    # 加载模型参数     
new_model.forward(input)  

1.2 保存整个模型

另一种方式是直接将整个模型保存下来，之后直接加载整个模型，但这样会比较耗内存（更推荐只保存参数）

# 保存
torch.save(the_model, PATH)
# 调用
model = torch.load(PATH)
print(model