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1、保存整个网络结构信息和模型参数信息:

torch.save(model_object, './model.pth')

直接加载即可使用:

model = torch.load('./model.pth')

2、只保存网络的模型参数-推荐使用

torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth')

加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数:

from models import AgeModel
model = AgeModel()
model.load_state_dict(torch.load('./params.pth'))

以上这篇pytorch模型存储的2种实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pytorch,模型,存储

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。