在PyTorch中,可以使用torch.save()函数来保存模型的参数。下面是保存模型参数的示例代码:
import torch
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1) # 示例模型
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
在上面的示例中,首先定义了一个模型(这里使用的是一个简单的线性模型),然后使用model.state_dict()方法获取模型的参数,并使用torch.save()函数将参数保存到文件’model.pth’中。
要加载模型参数,可以使用torch.load()函数:
import torch
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1) # 示例模型
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
在上面的示例中,首先定义了一个模型(与保存模型参数时相同),然后使用torch.load()函数加载保存在’model.pth’文件中的参数,并使用model.load_state_dict()方法将参数加载到模型中。loadModel方法将参数加载到模型。
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