PyTorch 中如何保存和加载整个模型？

推荐答案

在 PyTorch 中，保存和加载整个模型可以通过以下方式实现：

保存整个模型

import torch

# 假设 model 是已经训练好的模型
torch.save(model, 'model.pth')

加载整个模型

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

本题详细解读

保存整个模型

在 PyTorch 中，torch.save() 函数可以将整个模型保存到文件中。保存的模型文件包含了模型的结构、参数以及优化器状态等信息。这种方式非常方便，因为你可以直接加载整个模型而不需要重新定义模型结构。

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

加载整个模型

使用 torch.load() 函数可以直接加载保存的整个模型。加载后的模型可以直接用于推理或继续训练。

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

注意事项

1. 模型结构一致性：加载模型时，模型的结构必须与保存时的结构一致，否则会导致加载失败。
2. 设备兼容性：如果模型是在 GPU 上训练的，而加载时在 CPU 上，可能需要使用 map_location 参数来指定设备。

   model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

3. 版本兼容性：PyTorch 的版本更新可能会导致模型文件不兼容，建议在保存和加载模型时使用相同版本的 PyTorch。

通过这种方式，你可以轻松地保存和加载整个模型，方便模型的部署和继续训练。