PyTorch模型参数的保存和加载
PyTorch是一个深度学习框架，它提供了保存和加载模型参数的功能，可以让用户在训练模型时保存模型参数，以便在后续的训练中重新加载模型参数，而不用重新训练模型。PyTorch提供了两种保存和加载模型参数的方法：
- 保存和加载整个模型：可以保存和加载整个模型，包括模型结构以及模型参数。
- 保存和加载模型参数：可以保存和加载模型的参数，而不用保存和加载整个模型。
下面介绍PyTorch模型参数的保存和加载方法：
1. 保存和加载整个模型
要保存和加载整个模型，可以使用PyTorch的torch.save()和torch.load()函数。
# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载整个模型
model = torch.load('model.pth')
2. 保存和加载模型参数
要保存和加载模型参数，可以使用PyTorch的torch.save()和torch.load_state_dict()函数。
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
以上就是PyTorch模型参数的保存和加载方法，使用这些方法，可以轻松地保存和加载模型参数，从而提高模型的训练效率。