pytorch模型存储 pytorch模型存储的2种实现方法

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pytorch模型存储 pytorch模型存储的2种实现方法

慢行厚积   2021-04-21 我要评论

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'))

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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