保存并加载Pytorch模型

保存并加载PyTorch模型是在机器学习和深度学习中常见的操作，用于将训练好的模型保存到磁盘并在需要时重新加载。下面是完善且全面的答案：

保存PyTorch模型：

1. 使用torch.save()函数将模型保存到磁盘。该函数接受两个参数：要保存的模型和保存路径。
2. 保存路径可以是任意的文件路径，通常使用.pt或.pth作为文件扩展名。

示例代码：

import torch

# 假设已经定义并训练好了一个模型model

# 保存模型
torch.save(model, 'model.pt')

加载PyTorch模型：

1. 使用torch.load()函数加载保存的模型。该函数接受一个参数：保存的模型路径。
2. 加载的模型可以直接用于预测或继续训练。

示例代码：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pt')

# 使用加载的模型进行预测
output = model(input)

PyTorch模型的保存和加载可以应用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、语义分割等。

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