pytorch保存和加载模型的方法是什么

PyTorch提供了torch.save()和torch.load()两个函数来保存和加载模型。

1. 保存模型： 使用torch.save(model.state_dict(), PATH)函数可以将模型的参数保存到指定路径PATH中。

2. 加载模型： 首先，需要创建一个与原始模型结构相同的空模型：

   model = ModelClass(*args, **kwargs)  # 创建一个空模型实例
   

   然后，使用torch.load()函数加载保存的模型参数，并将其赋值给空模型：

   model.load_state_dict(torch.load(PATH))
   

   最后，可以使用加载的模型进行预测或训练。

需要注意的是，保存和加载模型时，需要确保模型结构和参数的形状一致，否则可能会导致错误。