Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程:学习基础知识如何保存和加载模型

保存和加载模型是指将训练好的神经网络模型保存到文件中，以便在需要时重新加载该模型进行预测、推断或继续训练。

保存模型的过程是将模型的参数和其他相关信息（如优化器状态等）保存到文件中。通过保存模型，我们可以在不重新训练的情况下保留模型的状态，方便后续使用。

加载模型的过程是从保存的文件中读取模型的参数和其他信息，并将其加载到一个新的模型对象中。这样我们就可以直接使用该模型进行预测、推断或继续训练，而无需重新训练模型。

保存和加载模型的操作通常由深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）提供相应的函数或方法来实现。在 PyTorch 中，一般使用 torch.save() 函数将模型保存到文件中，使用 torch.load() 函数加载保存的模型。

保存和加载模型是深度学习中重要的步骤，它使得我们可以方便地共享和复用已训练好的模型，加快模型部署和应用的速度。

在 PyTorch 中，要保存和加载模型，可以使用以下方法：

保存模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建并训练模型
model = nn.Linear(10, 2)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练代码...

# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

上述代码中，我们创建了一个简单的线性模型，并使用随机梯度下降（SGD）优化器进行训练。完成训练后，我们调用 torch.save() 方法来保存模型的状态字典（包含了模型的参数）到文件 'model.pth' 中。

加载模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型
model = nn.Linear(10, 2)

# 加载模型的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

这段代码中，我们首先创建了一个与保存模型相同结构的模型对象。然后，我们使用 torch.load() 方法加载保存的模型状态字典，调用 load_state_dict() 方法将加载的状态字典赋值给模型对象，从而恢复模型的参数。

注意：在加载模型之前，确保创建的模型与保存的模型具有相同的结构。

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