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當我們花費大量的精力訓練完網絡，下次預測數據時不想再（有時也不必再）訓練一次時，這時候torch.save(),torch.load()就要登場了。
保存和加載模型參數有兩種方式：
方式一：
torch.save(net.state_dict(),path):
功能：保存訓練完的網絡的各層參數（即weights和bias)
其中：net.state_dict()獲取各層參數，path是文件存放路徑(通常保存文件格式為.pt或.pth)
net2.load_state_dict(torch.load(path)):
功能：加載保存到path中的各層參數到神經網絡
注意：不可以直接為torch.load_state_dict(path)，此函數不能直接接收字符串類型參數
方式二：
torch.save(net,path):
功能：保存訓練完的整個網絡模型（不止weights和bias）
net2=torch.load(path):
功能：加載保存到path中的整個神經網絡
說明：官方推薦方式一，原因自然是保存的內容少，速度會更快。
以上這篇基于pytorch的保存和加載模型參數的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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