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【Python深度学习】零基础掌握Pytorch模型保存和运行_python训练好的模型怎么用

python训练好的模型怎么用

当我们学习深度学习时,经常会遇到一个问题:训练了一个很赞的模型,但是怎么保存下来,下次还能用呢?就好比做了一顿美味的饭,想留到明天还能吃一样。这就涉及到了模型的保存和加载。

在这个教程里我们就像探险家一样,一起探索了如何“存档”(保存模型)和“读档”(加载模型)。这不仅仅是为了方便,更是为了让我们的工作更有效率。想象一下,如果每次都要从头开始训练模型,那得多累啊!

文章目录

  • 保存和加载模型(Save and Load the Model)
    • 为什么要保存模型?
    • 如何保存模型?
    • 如何加载模型?
    • 保存和加载模型权重(Saving and Loading Model Weights)
    • 为什么只保存权重?
    • 如何保存和加载权重?
    • 带形状信息的模型保存和加载(Saving and Loading Models with Shapes)
    • 为什么保存模型的形状?
  • 模型保存和加载的实际应用
    • 迁移学习
    • 模型部署
    • 模型结构的共享
    • 附加考虑因素
  • 总结

保存和加载模型(Save and Load the Model)

在深度学习的实践中,经常需要保存训练好的模型,以便之后可以重新加

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