在机器学习的训练过程中，我们经常需要保存模型并在需要的时候加载模型。PyTorch提供了一系列保存和加载模型的方法，使得我们可以方便地在不同的环境中使用已经训练好的模型。本文将介绍PyTorch中的几种常用的保存和加载模型的方法。
保存模型
PyTorch提供了两种保存模型的方式：保存整个模型和保存模型的参数。
1. 保存整个模型
我们可以使用torch.save()函数来保存整个模型。这个函数需要传入两个参数：要保存的模型和保存的文件名。示例代码如下：
torch.save(model, 'model.pth')
这个函数将整个模型以二进制格式保存在指定的文件中。保存的文件可以通过训练的模型参数和附加信息来恢复整个模型。
2. 保存模型的参数
有时候我们只需要保存模型的参数而不保存整个模型。可以使用state_dict()方法将模型的参数以字典的形式保存下来。示例代码如下：
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
保存下来的参数可以通过创建模型实例后使用load_state_dict()方法来加载模型。示例代码如下：
model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
加载模型
保存模型是为了在需要的时候加载模型并进行预测或继续训练。PyTorch提供了两种加载模型的方法：加载整个模型和加载模型的参数。
1. 加载整个模型
使用torch.load()函数可以加载整个模型。这个函数需要传入一个参数：保存的模型文件名。示例代码如下：
model = torch.load('model.pth')
加载整个模型之后，你可以像使用任何其他模型一样使用加载的模型，比如进行预测或继续训练。
2. 加载模型的参数
如果只保存了模型的参数而没有保存整个模型，我们需要先创建模型实例，然后使用load_state_dict()方法来加载参数。示例代码如下：
model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
这样，你可以使用加载的模型参数进行预测或继续训练。
总结
保存和加载模型是机器学习中常用的操作之一，PyTorch提供了方便的方法来保存和加载模型。我们可以使用torch.save()函数来保存整个模型或使用state_dict()方法保存模型的参数。加载整个模型可以直接使用torch.load()函数，而加载模型参数则需要先创建模型实例并使用load_state_dict()方法来加载参数。
希望本文对你学习和使用PyTorch中的模型保存和加载有帮助！
本文来自极简博客，作者：云计算瞭望塔，转载请注明原文链接：PyTorch中的保存与加载模型方法
