3.5 模型保存与加载 (Saving & Loading Models)

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3.5 模型保存与加载 (Saving & Loading Models) PyTorch 模型保存与加载：训练成果的持久化与再现在深度学习模型的训练过程中，我们投入大量的时间和计算资源，最终目的是获得一个在特定任务上表现良好的模型。然而，训练过程并非一蹴而就，往往需要多次迭代和调整。此外，训练好的模型也需要在不同的场景中使用，例如模型部署、模型微调、模型共享等。因此，模型保存与加载成为了深度学习工作流程中至关重要的一环。 3.5 模型保存与加载 (Saving & Loading Models) 模型保存与加载主要解决以下几个核心问题：持久化训练成果：将训练好的模型参数和结构保存到磁盘，防止因程序意外中断或硬件故障导致训练成果丢失。