PyTorch快速入门教程【小土堆】之网络模型的保存和读取

视频地址网络模型的保存与读取_哔哩哔哩_bilibili

模型的保存

import torch
import torchvision
from torch import nn

vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
# 保存方式1，模型结构+模型参数
torch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")

# #保存方式2,模型参数(官方推荐)
torch.save(vgg16.state_dict(), "vgg16_method2.pth")


# 陷阱
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x


tudui = Tudui()
torch.save(tudui, "tudui_method1.pthl")

模型的读取

import torch
import torchvision
from torch import nn

# 方式1-》保存方式1，加载模型
model = torch.load("vgg16_method1.pth")
print(model)

# 方式2，加载模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))
# model = torch.load("vgg16_method2.pth")
print(vgg16)


# 陷阱1
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        return x


# 必须写出模型才能读取,但不需要实现这个模型
model = torch.load('tudui_method1.pth')
print(model)