人工智能应用--深度学习原理与实战--PyTorch模型保存与加载--让训练成果持久化)
博客九：PyTorch模型保存与加载——让训练成果持久化一、为什么需要模型保存与加载？在深度学习实践中，模型训练往往需要数小时甚至数天。如果每次使用模型都需要重新训练，将造成巨大的时间浪费。模型保存与加载机制解决了这个问题：场景说明训练中断恢复保存中间结果，防止意外中断导致进度丢失模型部署将训练好的模型部署到生产环境迁移学习加载预训练模型，在新任务上微调模型共享与他人分享训练好的模型实验对比保存不同实验的模型，便于对比分析1.1 PyTorch模型保存的核心机制PyTorch模型保存的核心是保存模型的state_dict（状态字典），它包含了所有可学习参数的张量。 (三十)人工智能应用--深度学习原理与实战--PyTorch模型保存与加载--让训练成果持久化
博客九：PyTorch模型保存与加载——让训练成果持久化一、为什么需要模型保存与加载？在深度学习实践中，模型训练往往需要数小时甚至数天。如果每次使用模型都需要重新训练，将造成巨大的时间浪费。模型保存与加载机制解决了这个问题：场景说明训练中断恢复保存中间结果，防止意外中断导致进度丢失模型部署将训练好的模型部署到生产环境迁移学习加载预训练模型，在新任务上微调模型共享与他人分享训练好的模型实验对比保存不同实验的模型，便于对比分析1.1 PyTorch模型保存的核心机制PyTorch模型保存的核心是保存模型的state_dict（状态字典），它包含了所有可学习参数的张量。 RELATED READING
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