标签：26 读取 pth vgg16 模型 torch 保存 import
一、案例
1.保存方式1
保存模型结构+模型参数
2.保存方式1的陷阱
自己创建的模型，在加载的时候，需要import
3.保存方式2
保存模型参数（官方推荐）
比较1和2两种方式保存的内容的大小
terminal执行 ls -all
4.完整代码
- 模型保存
import torch
import torchvision
from torch import nn
vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
#保存方式1：模型结构+模型参数
torch.save(vgg16,"vgg16_method1.pth")
#保存方式2：模型参数（官方推荐）
torch.save(vgg16.state_dict(),"vgg16_method2.pth")
#保存方式1的陷阱：自己创建的模型，在调用的时候需要import,不然会报错
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.conva=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3)
def forward(self,x):
x=self.conv1(x)
return x
tudui=Tudui()
torch.save(tudui,"tudui_method.pth")
- 模型加载
import torch
# 方式1-》加载模型
import torchvision
model=torch.load("vgg16_method1.pth")
# print(model)
# 方式2-》通过加载模型参数加载模型
vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))
# print(vgg16)
# 方式1的陷阱
from test26_1_model_save import * #引入对应模型的结构
model1=torch.load("tudui_method.pth")
print(model1)
标签：26,读取,pth,vgg16,模型,torch,保存,import 来源： https://www.cnblogs.com/yuyingblogs/p/16308652.html
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