Pytorch系列之——模型保存與加載、finetune

模型保存與加載 序列化與反序列化 模型保存與加載的兩種方式 模型斷點續訓練 按理來說我們訓練好一個模型是爲了以後可以更方便的去使用它，當我們訓練模型是模型是被存儲在內存當中的，而內存中數據一般不具有這種長久性的存儲的功能，但硬盤可以長期的存儲數據，所以在我們訓練好模型之後，我們需要將模型從內存中轉移到硬盤上進行長期存儲。這就是模型的保存與加載，也可以稱之爲序列化與反序列化，下面介紹爲什麼模型的保存

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