torch.save(obj, f, pickle_module=<module'...'>, pickle_protocol=2) 示例 保存整个模型 torch.save(model,'save.pt') 只保存训练好的权重 torch.save(model.state_dict(),'save.pt') 2 torch.load() [source] 用来加载模型。torch.load() 使用 Python 的 解压工具(unpickling)来反序列化 pickled o...
torch.save(obj, file): 作用:将PyTorch模型保存到文件中。 参数: obj: 要保存的对象,可以是模型、张量或字典。 file: 要保存到的文件路径。 示例: torch.save(model.state_dict(),'model.pth') torch.load(file): 作用:从文件中加载保存的PyTorch模型。 参数: file: 要加载的文件路径。 返回值:加载的对...
torch.save(model, save_path_whole_model) 注意:这种方式保存的模型在加载时需要确保加载环境的代码与保存时完全一致,否则可能会出现错误。 只保存模型参数 只保存模型的状态字典(即参数)是更推荐的方式,因为它更加灵活且占用的存储空间通常更小。可以使用以下代码保存参数: ...
torch.save(model,Path)保存模型以及参数,加载时可以直接赋予参数加载; model=torch.load(Path)#Path为上述路径model.eval()output=model(input) torch.save(model.state_dict(),Path)仅保存参数,加载时需要提前定义相同(是指与保存时具有相同结构)模型; model=net() state_dict=torch.load(Path) model.load_sta...
这些可以通过“torch.save”方法保存: model = models.vgg16(weights='IMAGENET1K_V1') torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') --- Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/vgg16-397923af.pth 100%|████...
torch.save(x, 'x.pt') 1. 2. 3. 4. 5. 然后我们将数据从存储的文件读回内存。 x2 = torch.load('x.pt') x2 1. 2. 输出: tensor([1., 1., 1.]) 1. 我们还可以存储一个Tensor列表并读回内存。 y = torch.zeros(4) torch.save([x, y], 'xy.pt') ...
2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' 二、 当你想恢复某一阶段的训练(或者进行测试)时,那么就可以读取之前保存的网络模型参数等。 checkpoint = torch.load(dir) ...
在PyTorch中，使用torch.save()函数来保存模型及其参数或仅参数。通过torch.save(model,Path)操作，不仅保存模型结构和参数，同时加载时可以直接赋予参数，简化了初始化步骤。这种方式适用于希望直接加载完整模型时使用。另一种方式是torch.save(model.state_dict(),Path)，它仅保存模型的参数。此方法在加载...
torch.save 函数是 pytorch 中用于将模型或其他 Python 对象保存到文件中的函数。 它可以将模型保存为二进制文件或 HDF5 文件,以便稍后加载和使用。在使用 torch.save 函数时,需要提供要保存的对象和文件路径,文件路径可以是本地路径 或网络路径。 例如,如果要将一个已经训练好的模型保存到本地路径“my_model.pt...
在这个示例中,我们使用torch.save()函数保存了模型的状态。model.state_dict()返回一个包含模型所有参数的字典,并将其保存在名为model.pth的文件中。最后,我们打印了一条保存成功的消息。 以上就是保存PyTorch模型状态的完整流程。通过按照这些步骤进行操作,你可以正确地保存模型的状态。