torch.save()实现对网络结构和模型参数的保存.有两种保存方式：一是保存整个神经网络的结构信息和模型参数信息．save的对象是网络net．二是只保留神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()
torch.save('net1','model.pkl') ＃保留整个神经网络的结构和模型参数
torch.save(net1.state_dict(),'model.pkl') # 只保留神经网络的模型参数
对于两种保存方式，重载也有两种方式．
对应第一种完整网络结构信息，重载的时候通过
torch.load('model.pkl')
直接初始化新的神经网络对象即可．
对应第二种只保存模型参数信息，需要首先导入对应的网络，通过
net.load_state_dict(torch.load('model.pkl'))
完成模型参数的重载
在网络比较大时，第一种方法会花费较多的时间．
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前提 本文来源于https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loa...
本文标题：pytorch模型保存和加载
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