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PyTorch模型保存与加载

1.保存与加载的概念(序列化与反序列化)

模型训练完毕之后,肯定想要把它保存下来,供以后使用,不需要再次去训练。

那么在pytorch中如何把训练好的模型,保存,保存之后又如何加载呢?

这就用需要序列化与反序列化,序列化与反序列化的概念如下图所示:

        因为在内存中的数据,运行结束会进行释放,所以我们需要将数据保存到硬盘中,以二进制序列的形式进行长久存储, 便于日后使用。

        序列化即把对象转换为字节序列的过程,反序列化则把字节序列恢复为对象。

         在pytorch中,对象就是模型,所以我们常常听到序列化和反序列化,就是将训练好的模型从内存中保存到硬盘里,当要 使用的时候,再从硬盘中加载。

 2. torch.save / torch.load

pytorch提供的序列化与反序列化函数分别是

 功能:保存对象到硬盘中

主要参数: obj- 对象 f - 文件路径

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