pytorch不会保存加载的预训练模型权重以及最终模型中的部分权重

PyTorch是一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，保存和加载预训练模型权重以及最终模型中的部分权重是通过torch.save()和torch.load()函数来实现的。

1. 保存预训练模型权重：
   • 使用torch.save()函数将模型的权重保存到文件中，以便以后加载和使用。
   • 例如，可以使用以下代码保存模型权重：
   • 例如，可以使用以下代码保存模型权重：
   • 这将把模型的权重保存到名为'model_weights.pth'的文件中。

• 加载预训练模型权重：
  • 使用torch.load()函数加载保存的模型权重文件。
  • 例如，可以使用以下代码加载模型权重：
  • 例如，可以使用以下代码加载模型权重：
  • 这将加载之前保存的模型权重，并将其应用于当前模型。
• 加载部分模型权重：
  • 如果只想加载模型中的部分权重，可以使用torch.load()函数加载保存的模型权重文件，并手动选择要加载的权重。
  • 例如，可以使用以下代码加载模型的部分权重：
  • 例如，可以使用以下代码加载模型的部分权重：
  • 这将加载之前保存的模型权重中与当前模型相匹配的部分，并将其应用于当前模型。

总结： PyTorch提供了保存和加载预训练模型权重的功能，可以使用torch.save()和torch.load()函数来实现。如果需要加载部分模型权重，可以手动选择要加载的权重并更新模型的权重。这样，我们可以方便地保存和加载模型权重，以便在需要时使用或继续训练模型。

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