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:
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()
训练模型:在训练过程中,你的模型参数会不断更新。
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')
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
model = torch.load('model.pth')
model.eval() # 设置模型为评估模式
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。