Pytorch—如何保存训练好的模型

最新推荐文章于 2025-05-19 21:11:21 发布
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#深度学习 #pytorch

这篇博客详细介绍了如何使用PyTorch保存和加载训练好的模型。通过`torch.save()`函数可以保存整个模型或者仅保存模型参数。加载时，如果保存了整个模型，可以直接使用`torch.load()`加载；如果仅保存了参数，则需要先创建相同的模型架构，再调用`load_state_dict()`加载参数。这种方法确保了训练进度的持久化，方便后续的模型使用和继续训练。

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Pytorch 保存和加载训练好的模型

  • 保存整个模型
torch.save(model,'model.pkl')
  • 加载模型（不需要再次定义模型架构）
model = torch.load('model.pkl')
  • 只保存参数
torch.save(model.state_dict(),'model_param.pkl')
  • 加载参数（必须保持模型架构不变）
# 加载参数
model_param = torch.load('model_param.pkl')
# 为模型设置参数
model.load_state_dict(model_param)
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