保存

• 训练完模型后，插入一行代码 torch.save(model.state_dict(),'./model（文件名）.pth') 文件格式是pth或者pt都是一样的，不过现在主流可能是pt

• 我下载的时候用了

torch.save(model.state_dict(),'./2.pt') #只保存模型权重参数

然后就能在Kaggle笔记本的Output文件目录下看到了，点击右边三个点，下载下来

读取

• 构建好模型后，插入读取纯模型参数

model=modelName（模型名字）()
model.load_state_dict(torch.load(model（文件名）.pth))
model.eval()

• 这里我用的是

PATH = r'data\2.pt' #参数文件的绝对路径
model = Classifier() #加载模型结构
model.load_state_dict(torch.load(PATH)) #根据模型结构，调用储存的模型参数
model.eval()

• 当然也可以直接把路径放进去model.load_state_dict(torch.load(r'data\2.pt'))

• 如果报错找不到pth/pt文件，检查路径是否正确，格式是否正确。建议使用绝对路径r'folder\file'或者r'file'，简洁方便。

参考

[1] kaggle上模型的保存与读取----Pytorch框架

[2] pytorch模型保存方式(.pt,.pth,.pkl)