总结
在centos或其他系统上保存和加载pytorch模型的方法相同。以下是如何有效保存和加载pytorch模型的步骤：
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import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
model = MyModel()# 假设模型已完成训练 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.state_dict() 返回一个包含模型所有参数的字典。torch.save() 函数将此字典保存到 model.pth 文件中。
# 创建具有相同架构的模型实例
model = MyModel()
# 加载参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 如果模型在GPU上训练，则需要将其移动到CPU并设置为评估模式
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()map_location 参数指定加载模型参数时的设备。如果模型在GPU上训练，则需要将其加载到CPU上。model.eval() 将模型设置为评估模式，这在推理过程中是必要的。
遵循以上步骤，即可在CentOS或任何其他操作系统上轻松保存和加载PyTorch模型。
以上就是CentOS上PyTorch模型保存与加载方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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