PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了强大的功能用于训练和使用预训练模型。本文将介绍如何在PyTorch中保存、导入和使用预训练模型。
保存预训练模型
在PyTorch中，可以使用torch.save()函数将模型参数保存到磁盘。该函数接受一个模型参数和文件路径作为参数，并将模型参数保存到指定的文件中。例如：
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
上述代码将模型参数保存到model.pth文件中。
导入预训练模型
在PyTorch中，可以使用torch.load()函数从磁盘中加载预训练模型参数。该函数接受文件路径作为参数，并从指定的文件中加载模型参数。例如：
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
上述代码将从model.pth文件中加载模型参数。
使用预训练模型
在PyTorch中，可以使用model.eval()函数将模型设置为评估模式，以便使用预训练模型进行推理。例如：
model.eval()
上述代码将模型设置为评估模式，以便使用预训练模型进行推理。
还可以使用model.eval()函数将模型设置为训练模式，以便使用预训练模型进行训练。例如：
model.train()
上述代码将模型设置为训练模式，以便使用预训练模型进行训练。
PyTorch提供了一系列强大的功能用于保存、导入和使用预训练模型，可以通过torch.save()、torch.load()和model.eval()/model.train()函数来实现这些功能。