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深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？然后如何又加载模型呢？

pytorch 目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。

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如何保存模型

用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？

通常模型的信息很多，有些对使用没有用处，只需要保存感兴趣的参数部分状态就行，第二个参数就是模型路径和名称。

torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
print("Saved PyTorch Model State to model.pth")

如何加载模型

保存好模型后，如何加载模型，进行使用呢？

这里，需要加载模型的网络结构，当然也需要加载参数部分状态。

model = NeuralNetwork().to(device)
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

加载模型后，如何使用呢？

这个模型是分类模型，把衣服分为10类，预测也是10类，如下，类似与前文的模型测试部分。

读者可以自行比较下：

[深度学习-Pytorch如何构建和训练模型-CSDN博客]

classes = ["T-shirt/top","Trouser","Pullover","Dress","Coat","Sandal","Shirt","Sneaker","Bag","Ankle boot",
]model.eval()
x, y = test_data[0][0], test_data[0][1]
with torch.no_grad():x = x.to(device)pred = model(x)predicted, actual = classes[pred[0].argmax(0)], classes[y]print(f'Predicted: "{predicted}", Actual: "{actual}"')

Predicted: “Ankle boot”, Actual: “Ankle boot”

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

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