今天小编就为大家分享一篇Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

保存模型 保存模型仅仅是为了测试的时候，只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径 但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(state, p