一、 模型保存的少许不了性

在深厚度学领域，中的宝昂贵数据，还能在模型训练中断后接着来训练，搞优良效率。

二、 PyTorch模型保存方法详解

在PyTorch中，我们能通过以下两种方式保存模型：

• 保存整个模型
• 仅保存模型的状态字典

下面将分别介绍这两种方法的实现步骤。

1. 保存整个模型

import torch
class MyModel:
    def __init__:
        super.__init__
        # 定义模型层
        self.layer = torch.nn.Linear
    def forward:
        return self.layer
model = MyModel
# 虚假设这里有一些训练代码
for epoch in range:
    # 训练步骤...
    pass
# 保存整个模型
torch.save

2. 仅保存模型的状态字典

# 保存模型的状态字典
torch.save, 'model_state_dict.pth')

• 加载整个模型
• 加载模型的状态字典

1. 加载整个模型

model = torch.load

2. 加载模型的状态字典

model = MyModel
model.load_state_dict)

四、 注意事项

• 设备兼容性：如果你在不同的设备上保存和加载模型，兴许会遇到设备不匹配的问题。能用`map_location`参数来指定加载模型时的设备。
• 版本兼容性：不同版本的PyTorch兴许会有不同的模型保存格式。确保在加载模型时用与保存模型时相同或兼容的PyTorch版本。

通过以上步骤，你能在Linux上轻巧松地保存和加载PyTorch模型。在深厚度学项目中，熟练掌握模型的保存与加载，将巨大巨大搞优良你的干活效率。

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