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2024年4月24日发(作者：标识符关键字)
pytorch模型加载与保存函数
【原创版】
目录
h 模型加载与保存的重要性
2.加载模型的方法
3.保存模型的方法
4.模型加载与保存的注意事项
正文
一、PyTorch 模型加载与保存的重要性
在深度学习领域，PyTorch 作为当前最受欢迎的框架之一，被广泛应
用于各种神经网络模型的设计与训练。在模型训练过程中，加载与保存模
型是非常关键的操作。合理的加载与保存模型可以节省训练时间，提高工
作效率，同时有助于模型的可持续发展。
二、加载模型的方法
1.使用 () 函数
PyTorch 提供了一个方便的函数 ()，可以用于加载预训
练模型。该函数可以加载.pth 文件，这是 PyTorch 专用的模型文件格式。
使用示例如下：
```python
import torch
model = ("")
```
2.从磁盘加载模型
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除了使用 () 函数，还可以通过以下方式从磁盘加载模型：
```python
model_path = "path/to/your/model"
model = (model_path)
```
三、保存模型的方法
1.使用 () 函数
当训练完成一个模型后，我们需要将其保存以便后续使用。PyTorch
提供了 () 函数，用于将模型保存到磁盘。使用示例如下：
```python
import torch
("")
```
2.将模型保存到文件
除了使用 () 函数，还可以通过以下方式将模型保存到文
件：
```python
("cpu")
(model, "path/to/your/")
```
四、模型加载与保存的注意事项
1.确保模型文件的路径正确，避免出现 FileNotFoundError。
2.模型文件的命名规范，建议使用"model_"，方便后续识别
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和使用。
3.在加载模型时，请确保模型的版本与训练时一致，避免出现不兼容
的情况。
4.若加载的模型包含批量归一化（batch normalization）层，请确
保加载时设置 correct=True。
综上所述，熟练掌握 PyTorch 模型的加载与保存方法，有助于提高
我们在深度学习领域的工作效率。
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