PyTorch模型保存与加载：从基础到高级的完整指南

PyTorch模型的保存与加载：深入理解PyTorch如何保存模型
在深度学习中，模型的保存和加载是一个重要的环节。它能帮助我们保留训练过程中的模型参数，方便我们之后进行预测或继续训练。PyTorch提供了一种简单的方式来实现这一目标。以下我们将详细探讨PyTorch模型的保存与加载，以及如何使用PyTorch来保存模型。
PyTorch提供了两个主要的方法来保存和加载模型：torch.save() 和 torch.load()。这两个函数允许你将模型转换为字节流，然后保存到文件系统上，或者从文件系统加载模型。
保存模型
要保存模型，你可以使用 torch.save() 函数。这个函数接收两个参数：模型对象和要保存到的文件路径。下面是一个例子：

# 假设你已经训练好了一个模型，叫做 model
model = ...
# 保存模型到文件
torch.save(model.state_dict(), 'model_path.pth')

在这个例子中，model.state_dict() 返回一个包含模型所有参数的字典，'model_path.pth' 是你想要保存文件的路径。torch.save() 函数将模型参数保存到文件中，以便以后可以加载回来。
加载模型
加载模型，你可以使用 torch.load() 函数。这个函数也接收一个文件路径作为参数，然后返回一个包含模型参数的字典。以下是一个例子：

# 从文件加载模型参数
params = torch.load('model_path.pth')
# 创建一个新的模型对象，比如一个你已经定义好的网络结构 model_architecture
model = model_architecture()
# 加载参数到模型中
model.load_state_dict(params)

在这个例子中，首先我们使用 torch.load() 函数从文件中加载模型参数，然后我们创建一个新的模型对象，并使用 load_state_dict() 方法将参数加载到模型中。这样，我们就成功地加载了之前保存的模型。
注意：当你使用 torch.save() 保存模型时，它仅仅保存了模型的参数，而不是整个模型。因此，在加载模型时，你需要先定义好模型的架构（即网络结构），然后再加载参数。这是因为PyTorch中的模型通常由两部分组成：一是模型的架构，二是模型的参数。在保存和加载过程中，这两部分是分别处理的。