torch load或者load_state_dict（）后模型不相同_torch.load加载模型预测结果不同

一言以蔽之

把原先模型eval，把加载后模型eval。才保证两模型完全一样。

保存模型

torch.save(net,'./model.pth')
或者
torch.save(net.state_dict(),'./model-dict.pth')
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加载模型

net=torch.load('./model.pth')
或者
net.load_state_dict(torch.load('./model-dict.pth'))
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加载后不同

如果不指定模型eval模式，那么加载回来的模型并不是和原先保存的模型相同。
简单说，原先的net你要eval一下，load之后的net也要eval一下，把所有参数freeze掉。才保证两个net完全相同（输入相同tensor得到完全一致的结果）。

#保存
net=net.eval()
torch.save(net,'./model.pth')
torch.save(net.state_dict(),'./model-dict.pth')


#加载
net_load1=torch.load('./model.pth')
net_load1=net_load1.eval()
#或者
net_load2.load_state_dict(torch.load('./model-dict.pth'))
net_load2=net_load2.eval()

#此时net和net_load1、net_load2完全一样。
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