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。
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。
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