每天五分钟深度学习框架PyTorch:算法模型的保存和加载(CPU和GPU)

本文重点

我们前面学习了模型的训练，比如线性回归，全连接神经网络，各种经典的卷积神经网络，模型训练完成之后，我们如何将训练的模型保存起来，然后方便之后的使用。pytorch已经封装好了相关的api，下面我们对此进行介绍。

保存模型的两种方式

在pytorch中使用torch.save来保存模型的结构和参数，有两种保存方式：

方式一：

torch.save(model , './model.pth ' )

方式二：

torch.save(model.state_dict(), '. /model_state.pth')

第一种方式：保存整个模型的结构信息和参数信息，保存的对象是模型model

第二种方式：只保存模型的参数，保存的对象是模型的状态

加载模型

当我们使用第一种方式保存模型的时候，我们通过下面的方式来加载模型

load_model = torch.load('model. pth' )

当我们使用第二种方式保存模型的时候，我们通过下面的方式来加载模型（先导入模型的结构再加载模型的参数信息）&#x