pytorch如何保存训练后的模型

  1. 定义模型并进行训练。
  2. 在训练结束后,使用torch.save()函数将模型保存到指定的文件中。该函数接受两个参数:要保存的模型和文件名。 例如,将名为model的模型保存到文件model.pth中,可以使用以下代码:
 
  

pythonCopy code

torch.save(model, 'model.pth')

  1. 如果需要在后续的程序中加载该模型,可以使用torch.load()函数来读取该文件中的数据。 例如,加载名为model.pth的文件中的模型,可以使用以下代码:
 
  

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model = torch.load('model.pth')

注意:加载模型时,需要确保程序中已经定义了与保存模型时相同的模型结构。否则,加载的模型可能无法正常工作。

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,人工智能)