Pytorch 加载 .pth格式的模型

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

一、pytorch模型加载的方法

• pytorch加载模型两种方法

保存整个神经网络的结构信息和模型参数，save的对象是网络net

• 该方法保存的模型通过torch.load(.pth)，直接初始化新的神经网络对象；

#保存模型
torch.save(model_object,'resnet.pth')

三级目录

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。