117笔记问答在PyTorch中，可以使用torch.save()函数保存训练好的模型，并使用torch.load()函数加载已保存的模型。
保存模型：
# 保存训练好的模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
加载模型：
# 加载已保存的模型
model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
需要注意的是，保存和加载模型时，要确保模型的结构和参数是一致的。
Torch中怎么保存和加载训练好的模型
未经允许不得转载 » 本文链接：https://www.117.info/ask/fefd9AzsICAZWAl0.html
推荐文章
-
Torch中如何定义一个神经网络模型
在Torch中定义一个神经网络模型通常需要创建一个类，并在类的构造函数中定义网络的结构。以下是一个简单的示例：
require 'nn' -- 定义一个神经网络模型类<... -
Torch中如何处理不平衡数据集
在Torch中处理不平衡数据集的方法有以下几种： 使用权重调整：可以通过给不同类别的样本设置不同的权重来调整训练过程中的损失函数，使得模型更关注少数类别。在...
-
Torch中如何使用GPU加速训练
要在Torch中使用GPU加速训练，首先需要确保你的系统支持CUDA，并且安装了相应的CUDA驱动和CUDA工具包。然后，你可以按照以下步骤在Torch中使用GPU加速训练： 导入...
-
Torch中如何进行迁移学习
在Torch中进行迁移学习可以通过以下步骤实现： 定义基础模型：首先，选择一个已经训练好的基础模型，例如在ImageNet上预训练的模型，作为迁移学习的基础模型。 更...
-
怎么使用Torch进行自然语言处理任务
Torch是一个深度学习框架，常用于自然语言处理任务。下面是使用Torch进行自然语言处理任务的一般步骤： 数据准备：首先，需要准备用于训练和测试的数据集。通常需...
-
Caffe中怎么加载和处理数据集
要在Caffe中加载和处理数据集，一般会按照以下步骤进行： 准备数据集：首先要准备好数据集，包括训练集、验证集和测试集等数据。数据集可以是图像、文本、视频等...
-
Caffe中的Blob有什么用处
在Caffe中，Blob是一种多维数组，用于存储网络中的数据。Blob主要用于存储网络中的输入数据、权重参数、中间计算结果等信息。在网络的前向传播和反向传播过程中，...
-
PaddlePaddle中Layer怎么定义一个神经网络结构
在PaddlePaddle中，可以使用paddle.fluid.dygraph.Layer类来定义一个神经网络结构。这个类是PaddlePaddle动态图模式下神经网络模型的基类，可以通过继承该类来定...