儲存模型結構+模型引數
自己建立的模型,在載入的時候,需要import
儲存模型引數(官方推薦)
比較1和2兩種方式儲存的內容的大小terminal執行 ls -all
#儲存方式1:模型結構+模型引數
torch.s**e(vgg16,"vgg16_method1.pth")
torch.s**e(vgg16.state_dict(),"vgg16_method2.pth")
#儲存方式1的陷阱:自己建立的模型,在呼叫的時候需要import,不然會報錯
class tudui(nn.module):
def __init__(self):
super(tudui, self).__init__()
self.conva=nn.conv2d(3,64,kernel_size=3)
def forward(self,x):
x=self.conv1(x)
return x
tudui=tudui()
torch.s**e(tudui,"tudui_method.pth")
import torch
# 方式1-》載入模型
import torchvision
model=torch.load("vgg16_method1.pth")
# print(model)
# 方式2-》通重載入模型引數載入模型
vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=false)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))
# print(vgg16)
# 方式1的陷阱
from test26_1_model_s**e import * #引入對應模型的結構
model1=torch.load("tudui_method.pth")
print(model1)
26 網路程式設計
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