目录
联邦学习权重聚合
model.state_dict()
在PyTorch框架中,model.state_dict()
是一个非常重要的方法,它用于获取模型的参数(即权重和偏置)作为一个有序字典(OrderedDict
),其中字典的键是各层参数的名称,字典的值是对应的参数张量(Tensor
)。
当你训练一个模型时,你可能会想要保存模型的参数以便将来使用,或者在不同的环境或机器上加载它们。model.state_dict()
和 model.load_state_dict(state_dict)
就是为此而设计的。
以下是一些关于如何使用 model.state_dict()
的示例:
保存模型参数
import torch |