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python - 如何在 PyTorch 中保存经过训练的模型？

coder 2023-05-19 原文

如何在 PyTorch 中保存经过训练的模型？我读过:

  1. torch.save()/torch.load()用于保存/加载可序列化的对象。
  2. model.state_dict()/model.load_state_dict()用于保存/加载模型状态。

最佳答案

找到 this page在他们的 github 仓库上:

Recommended approach for saving a model

There are two main approaches for serializing and restoring a model.

The first (recommended) saves and loads only the model parameters:

torch.save(the_model.state_dict(), PATH)

Then later:

the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))

The second saves and loads the entire model:

torch.save(the_model, PATH)

Then later:

the_model = torch.load(PATH)

However in this case, the serialized data is bound to the specific classes and the exact directory structure used, so it can break in various ways when used in other projects, or after some serious refactors.

另请参阅:Save and Load the Model来自官方 PyTorch 教程的部分。

关于python - 如何在 PyTorch 中保存经过训练的模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42703500/

何在训练codemodeltorchpythonserializationdeep-learningpytorchtensor

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