pytorch导出pth训练模型

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mob64ca12daebd0 2024-03-01 04:19:52 ©著作权

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PyTorch导出.pth训练模型

PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，可以帮助用户构建和训练神经网络模型。在训练完模型后，通常我们会希望将其保存为.pth文件，以便在其他环境中使用或者进行模型部署。本文将介绍如何在PyTorch中导出.pth训练模型，并提供代码示例。

导出.pth训练模型

在PyTorch中，我们可以使用torch.save()函数来保存模型的状态字典或整个模型。首先，我们需要定义一个模型，并加载已经训练好的权重参数。然后，我们可以使用torch.save()函数将模型保存为.pth文件。

下面是一个简单的示例，演示如何导出.pth训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

# 定义一个模型，这里以ResNet18为例
model = models.resnet18()

# 加载已训练好的权重参数
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))

# 保存模型为.pth文件
torch.save(model.state_dict(), 'resnet18_trained.pth')

在上面的示例中，我们首先导入了PyTorch和torchvision库，然后定义了一个ResNet18模型，并加载了已经训练好的权重参数。最后，我们使用torch.save()函数将模型的状态字典保存为.pth文件。

序列图

以下是一个简单的序列图，展示了导出.pth训练模型的流程：

sequenceDiagram
    participant User
    participant PyTorch
    participant Model

    User ->> PyTorch: 定义模型和加载权重参数
    PyTorch ->> Model: 加载已训练好的权重参数
    Model ->> PyTorch: 保存模型为.pth文件
    PyTorch ->> User: 返回.pth文件