PyTorch模型保存与加载

PyTorch模型保存与加载

在利用PyTorch构建深度学习模型时，模型的保存和加载是非常重要的一步。这不仅可以保证我们的模型得以长期保存和重复使用，还可以方便我们在不同的机器上进行模型的转移和共享。在本篇文章中，我们将介绍如何在PyTorch中保存和加载模型。

1. 保存模型

在PyTorch中，可以通过调用torch.save()函数来保存模型。实际上，此函数可以保存任何类型的Python对象，但对于我们的目的而言，我们需要将我们的模型对象作为第一个参数传递给该函数。其次，我们还需要提供文件路径来指定我们要将模型保存到哪个位置。下面是一个示例：

import torch

# 假设我们的模型已经被定义为model
model = ...

# 指定文件路径
path = "model.pth"

# 保存