在centos或其他系統上保存和加載pytorch模型的方法相同。以下是如何有效保存和加載pytorch模型的步驟：
模型保存
- 模型定義: 首先，你需要定義你的PyTorch模型。以下是一個簡單的示例：
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()
- 模型訓練與保存: 訓練模型后，保存模型參數。
# 假設模型已完成訓練 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.state_dict() 返回一個包含模型所有參數的字典。torch.save() 函數將此字典保存到 model.pth 文件中。
模型加載
- 加載模型參數: 需要使用模型時，加載之前保存的參數。
# 創建具有相同架構的模型實例 model = MyModel() # 加載參數 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 如果模型在GPU上訓練，則需要將其移動到CPU并設置為評估模式 model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) model.eval()
map_location 參數指定加載模型參數時的設備。如果模型在GPU上訓練，則需要將其加載到CPU上。model.eval() 將模型設置為評估模式，這在推理過程中是必要的。
重要提示
- 確保保存和加載模型時使用的PyTorch版本一致。
- 如果模型架構發生變化（例如，添加或刪除層），直接加載舊的參數可能會導致錯誤。在這種情況下，需要手動處理參數兼容性問題。
- 如果模型包含自定義層或函數，請確保在加載模型之前已定義這些自定義組件。
