如何在pytorch中存储模型？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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外贸网站建设、邵东网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
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'))pytorch的优点
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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