當(dāng)我們花費(fèi)大量的精力訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò)，下次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)不想再（有時(shí)也不必再）訓(xùn)練一次時(shí)，這時(shí)候torch.save(),torch.load()就要登場(chǎng)了。

成都創(chuàng)新互聯(lián)的客戶來自各行各業(yè)，為了共同目標(biāo)，我們?cè)诠ぷ魃厦芮信浜?，從?chuàng)業(yè)型小企業(yè)到企事業(yè)單位，感謝他們對(duì)我們的要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。專業(yè)領(lǐng)域包括成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、電商網(wǎng)站開發(fā)、微信營(yíng)銷、系統(tǒng)平臺(tái)開發(fā)。

保存和加載模型參數(shù)有兩種方式：

方式一：

torch.save(net.state_dict(),path):

功能：保存訓(xùn)練完的網(wǎng)絡(luò)的各層參數(shù)（即weights和bias)

其中：net.state_dict()獲取各層參數(shù)，path是文件存放路徑(通常保存文件格式為.pt或.pth)

net2.load_state_dict(torch.load(path)):

功能：加載保存到path中的各層參數(shù)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

注意：不可以直接為torch.load_state_dict(path)，此函數(shù)不能直接接收字符串類型參數(shù)

方式二：

torch.save(net,path):

功能：保存訓(xùn)練完的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型（不止weights和bias）

net2=torch.load(path):

功能：加載保存到path中的整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

說明：官方推薦方式一，原因自然是保存的內(nèi)容少，速度會(huì)更快。

以上這篇基于pytorch的保存和加載模型參數(shù)的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司。

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本文標(biāo)題：基于pytorch的保存和加載模型參數(shù)的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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