PyTorch快速入门教程【小土堆】之网络模型的保存和读取

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模型的保存

import torch
import torchvision
from torch import nnvgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
# 保存方式1，模型结构+模型参数
torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")# #保存方式2,模型参数(官方推荐)
torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")# 陷阱
class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)def forward(self, x):x = self.conv1(x)return xtudui = Tudui()
torch.save(tudui, "tudui_method1.pthl")

模型的读取

import torch
import torchvision
from torch import nn# 方式1-》保存方式1，加载模型
model = torch.load("vgg16_method1.pth")
print(model)# 方式2，加载模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))
# model = torch.load("vgg16_method2.pth")
print(vgg16)# 陷阱1
class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)def forward(self, x):x = self.conv1(x)return x# 必须写出模型才能读取,但不需要实现这个模型
model = torch.load('tudui_method1.pth')
print(model)