在儲存了使用cuda訓練的模型後，載入時也一定得保持一致，換句話說，在定義網路的時候需要用
net.to(device)而且在測試的時候也需要把輸入和標籤統統轉移到cuda上面，即
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)如果你希望載入使用cuda訓練的網路，但是在使用的時候並沒有將相關項轉移到cuda上，則會報錯！！！總之一句話，定義乙個模型用於載入訓練好的引數設定時，模型的設定需要和原始訓練模型完全一致，且測試的時候需要區分是否使用了cuda，在涉及到顯示imshow異常的時候，不妨嘗試暫時轉移到cpu上看能否解決問題，即images.cpu()
儲存和載入模型
在訓練模型過程中，由於資料集較大，模型訓練迭代次數較多等原因，使得模型訓練較耗時，因此將訓練好的模型進行儲存以便下次直接使用是很有必要，下面介紹兩種模型的儲存和載入方法 1.使用pickle模組 1 儲存模型 with open 模型儲存的位置 wb as f pickle.dump model,f...
模型儲存和載入
當訓練或者計算好乙個模型之後，那麼如果別人需要我們提供結果 就需要儲存模型 主要是儲存演算法的引數 使用線性模型進行 使用正規方程求解 lr linearregression 此時在幹什麼？lr.fit x train,y train 儲存訓練完結束的模型 joblib.dump lr,test.p...
PyTorch深度學習模型的儲存和載入流程詳解
import torch import torch.nn as nn 程式設計客棧class net nn.module def init self super net,self init self.conv1 nn.conv2d 1,2,3 www.cppcns.comself.pool1 nn....