在centos或其他系統(tǒng)上保存和加載pytorch模型的方法相同。以下是如何有效保存和加載pytorch模型的步驟：

模型保存

1. 模型定義: 首先，你需要定義你的PyTorch模型。以下是一個簡單的示例：

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()

2. 模型訓練與保存: 訓練模型后，保存模型參數(shù)。

# 假設模型已完成訓練 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

model.state_dict() 返回一個包含模型所有參數(shù)的字典。torch.save() 函數(shù)將此字典保存到 model.pth 文件中。

模型加載

1. 加載模型參數(shù): 需要使用模型時，加載之前保存的參數(shù)。

# 創(chuàng)建具有相同架構的模型實例 model = MyModel()  # 加載參數(shù) model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))  # 如果模型在GPU上訓練，則需要將其移動到CPU并設置為評估模式 model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) model.eval()

map_location 參數(shù)指定加載模型參數(shù)時的設備。如果模型在GPU上訓練，則需要將其加載到CPU上。model.eval() 將模型設置為評估模式，這在推理過程中是必要的。

重要提示

• 確保保存和加載模型時使用的PyTorch版本一致。
• 如果模型架構發(fā)生變化（例如，添加或刪除層），直接加載舊的參數(shù)可能會導致錯誤。在這種情況下，需要手動處理參數(shù)兼容性問題。
• 如果模型包含自定義層或函數(shù)，請確保在加載模型之前已定義這些自定義組件。

遵循以上步驟，即可在centos或任何其他操作系統(tǒng)上輕松保存和加載PyTorch模型。