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CentOS PyTorch模型如何保存与加载

小樊
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2025-05-03 04:26:28
栏目: 智能运维

在CentOS系统上,使用PyTorch保存和加载模型的步骤与在其他Linux发行版上的步骤相同。以下是保存和加载PyTorch模型的基本步骤:

保存模型

  1. 定义模型:首先,你需要定义你的模型架构。
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的层

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播
        return x

model = MyModel()
  1. 训练模型:在训练过程中,你的模型参数会不断更新。

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

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

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

加载模型

  1. 加载模型状态字典:如果你之前只保存了模型状态字典,你需要先创建模型的实例,然后加载状态字典。
model = MyModel()  # 创建模型实例
model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pth'))  # 加载模型状态字典
model.eval()  # 设置模型为评估模式
  1. 加载整个模型:如果你保存了整个模型,你可以直接加载它。
model = torch.load('model.pth')
model.eval()  # 设置模型为评估模式

注意事项

以上步骤适用于CentOS系统上的PyTorch模型保存与加载。如果你遇到任何问题,请确保你的PyTorch版本与保存模型时的版本相匹配,并检查是否有任何依赖项或库的差异。

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