如何在pytorch中存储模型-创新互联

如何在pytorch中存储模型？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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1、保存整个网络结构信息和模型参数信息：

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

直接加载即可使用：

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

2、只保存网络的模型参数-推荐使用

torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth')

加载则要先从本地网络模块导入网络，然后再加载参数：

from models import AgeModel
model = AgeModel()
model.load_state_dict(torch.load('./params.pth'))

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题6.入门简单

关于如何在pytorch中存储模型问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

本文题目：如何在pytorch中存储模型-创新互联
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