PyTorch 模型保存与加载、数据加载器、顺序容器-谢TS的博客.pdf

当训练好一个模型后，可以把模型的状态参数保存到本地，下次需要使用时直接加载到模型即可，而不用每次都重新开始训练。当一个模型和数据集都非常大，训练时间需要特别长时，也可以定时保存模型的状态参数，防止中途出错。torch.utils.data 模块包含了数据加载相关的类。深度学习一般都需要大量的训练数据，如果把所有数据一次性加载到内存，容易把内存占满，因此需要把数据分批次加载和训练。顺序容器（nn.Sequential）的使用。