Linux PyTorch模型如何保存

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小樊

2026-01-05 02:39:43

栏目: 智能运维

在Linux系统中，使用PyTorch保存模型通常涉及以下几个步骤：

定义模型：首先，你需要定义你的模型结构。
训练模型：在训练过程中，模型的权重会不断更新。
保存模型：训练完成后，你可以将整个模型（包括结构和权重）或者仅保存模型的权重保存到磁盘上。

以下是保存和加载模型的代码示例：

保存整个模型

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建模型实例
model = SimpleModel()

# 假设模型已经训练完成
# ...

# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')

保存模型权重

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

加载整个模型

# 加载整个模型
model = torch.load('model.pth')
model.eval()  # 设置模型为评估模式

加载模型权重

# 创建与之前相同的模型实例
model = SimpleModel()

# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval()  # 设置模型为评估模式

注意事项

模型类必须存在：当你加载模型时，模型类必须在内存中定义，否则PyTorch无法重建模型结构。

设备一致性：如果你在GPU上训练模型，但在CPU上加载模型，可能会遇到设备不匹配的问题。你可以使用map_location参数来指定加载模型时的设备：

# 在CPU上加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 或者在GPU上加载模型（假设你有一个可用的GPU）
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))

版本兼容性：不同版本的PyTorch可能会有不同的保存格式，因此在不同版本之间加载模型时需要注意兼容性问题。

通过以上步骤，你可以在Linux系统中轻松地保存和加载PyTorch模型。