PyTorch Linux环境下如何进行模型保存与加载 - 问答

在PyTorch中，模型的保存与加载通常使用torch.save()和torch.load()函数。以下是在Linux环境下进行模型保存与加载的基本步骤：

模型保存

定义模型：首先，你需要定义你的模型。例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

实例化模型：创建模型的一个实例。
```
model = MyModel()
```

保存模型：使用torch.save()函数保存整个模型或仅保存模型的状态字典。

# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')

# 或者只保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pth')

模型加载

加载模型：使用torch.load()函数加载模型或模型的状态字典。

# 加载整个模型
loaded_model = torch.load('model.pth')

# 或者加载模型的状态字典
model_state_dict = torch.load('model_state_dict.pth')
loaded_model = MyModel()  # 创建一个新的模型实例
loaded_model.load_state_dict(model_state_dict)  # 加载状态字典到模型实例

注意事项

设备兼容性：如果你在一个设备上训练模型（例如GPU），而在另一个设备上加载模型（例如CPU），可能会遇到设备不匹配的问题。可以使用map_location参数来指定加载模型时的设备：
```
# 从GPU加载到CPU
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 或者从CPU加载到GPU（假设你有可用的GPU）
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))
```
版本兼容性：确保保存和加载模型的PyTorch版本相同或兼容，否则可能会遇到不兼容的问题。
安全性：torch.load()函数在加载不受信任的文件时可能存在安全风险，因为它会执行文件中的代码。确保只加载来自可信来源的模型文件。

通过以上步骤，你可以在Linux环境下轻松地进行PyTorch模型的保存与加载。

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