代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 OpenDocCN/pytorch-doc-zh 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
译者:@胡东瑶
校对者:@Twinkle
有两种主要的方法可以用来序列化和恢复模型.
第一种方法 (推荐) , 只保存和加载模型的参数:
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
然后:
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))
第二种方法, 保存和加载整个模型:
torch.save(the_model, PATH)
然后:
the_model = torch.load(PATH)
但是在这种情况下, 序列化的数据与特定的类和固定的目录结构绑定, 所以当它被用于其他项目中, 或者经过一些重大的重构之后, 可能会以各种各样的方式崩掉.
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