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在pytorch中 保存 和加载神经网络

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了在pytorch中 保存 和加载神经网络，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含750字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1) # reproducible

fake data

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)

保存神经网络和神经网络当前训练后的状态

def save():
# save net1
net1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1, 10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10, 1)
)
optimizer = torch.optim.SGD(net1.parameters(), lr=0.5)
loss_func = torch.nn.MSELoss()

for t in range(100):
    prediction = net1(x)
    loss = loss_func(prediction, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# plot result
plt.figure(1, figsize=(10, 3))
plt.subplot(131)
plt.title('Net1')
plt.scatter(

               

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的在pytorch中 保存 和加载神经网络全部内容，希望文章能够帮你解决在pytorch中 保存 和加载神经网络所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】