pytorch模型存储 pytorch模型存储的2种实现方法
慢行厚积 人气:01、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'))
以上这篇pytorch模型存储的2种实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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