【colab pytorch】保存模型

保存模型總體來說有兩種：

第一種：保存訓練的模型，之后我們可以繼續訓練

（1）保存模型

state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch }   
torch.save(state, path)

model.state_dict()：模型參數

optimizer.state_dict()：優化器

epoch：保存epoch，為了可以接着訓練

（2）恢復模型

checkpoint = torch.load(path)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
start_epoch = checkpoint['epoch']+1

第二種：保存測試的模型，一般保存准確率最高的

（1）保存模型

這時我們只需要保存模型參數就行了

torch.save(model.state_dict, path)

（2）恢復模型

model.load_state_dict(torch.load(path))