在centos或其他系统上保存和加载pytorch模型的方法相同。以下是如何有效保存和加载pytorch模型的步骤：
模型保存
- 模型定义: 首先，你需要定义你的PyTorch模型。以下是一个简单的示例：
import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.fc(x) model = MyModel()
- 模型训练与保存: 训练模型后，保存模型参数。
# 假设模型已完成训练 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.state_dict() 返回一个包含模型所有参数的字典。torch.save() 函数将此字典保存到 model.pth 文件中。
模型加载
- 加载模型参数: 需要使用模型时，加载之前保存的参数。
# 创建具有相同架构的模型实例 model = MyModel() # 加载参数 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 如果模型在GPU上训练，则需要将其移动到CPU并设置为评估模式 model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) model.eval()
map_location 参数指定加载模型参数时的设备。如果模型在GPU上训练，则需要将其加载到CPU上。model.eval() 将模型设置为评估模式，这在推理过程中是必要的。
重要提示
- 确保保存和加载模型时使用的PyTorch版本一致。
- 如果模型架构发生变化（例如，添加或删除层），直接加载旧的参数可能会导致错误。在这种情况下，需要手动处理参数兼容性问题。
- 如果模型包含自定义层或函数，请确保在加载模型之前已定义这些自定义组件。
