4.6 模型保存与加载

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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。本节将详细介绍PyTorch中模型保存与加载的常用方法和最佳实践。 4.6.1 为何需要保存和加载模型？保存和加载模型是深度学习工作流程中不可或缺的一环，主要原因包括：模型持久化: 将训练好的模型权重和结构保存到磁盘上，以便在不重新训练的情况下重复使用。