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4.6 模型保存与加载 第四章：PyTorch入门实战 ... (前面的章节内容，例如：4.1 PyTorch基础、4.2 张量操作、4.3 Autograd机制、4.4 构建简单的神经网络、4.5 数据加载与预处理) 4.6 模型保存与加载 在训练完一个深度学习模型后，我们通常需要将其保存下来，以便后续使用（例如进行预测）或在中断后恢复训练。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型的状态。 会员。《4.6 模型保存与加载》收录于灏天文库文集《TensorFlow、PyTorch 入门实战：快速搭建你的第一个AI模型》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/465-tensorflowpytorch-%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E6%88%98%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%90%AD%E5%BB%BA%E4%BD%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AAai%E6%A8%A1%E5%9E%8B

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