前言

模型的本质是一堆用某种结构存储起来的参数
用数据对模型进行训练后得到了比较理想的模型，就需要将其存储起来，然后在需要用到的时候加载一下直接使用。
保存的时候有两种方式：
一种方式是直接将整个模型保存下来，之后直接加载整个模型，但这样会比较耗内存，但内存吗嘛，不是什么大问题，我遇到的模型一般不超过100M。这都是很大的了；
另一种是只保存模型的参数，之后用到的时候再创建一个同样结构的新模型，然后把所保存的参数导入新模型。（也可以，也挺方便的）

一、保存整个模型

#保存
torch.save(the_model, PATH)
#读取
model = torch.load(PATH)

读取时不需要先定义model，比如：model=resnet50（）。直接加载赋值就行。

二、只保存参数

保存参数：

torch.save(model,path)

读取模型：

# 测试所保存的模型
m_state_dict = torch.load('rnn.pt')
new_m = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)
new_m.load_state_dict(m_state_dict)

1、加载参数
2、实例化模型
3、将参数赋予模型
也可以在定义模型后直接

new_m.load_state_dict(torch.load('rnn.pt'))

模型不同后缀名的区别

经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已）。
在pytorch官方的文档/代码里，有用.pt的，也有用.pth的。一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多，而且官方也不是很在意固定用一种。

总结

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pytorch保存模型的两种方法

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前言

一、保存整个模型

二、只保存参数

模型不同后缀名的区别

总结

pytorch保存模型的两种方法相关推荐

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