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机器学习平台:PyTorch二次开发_(4).模型部署与推理.docx

发布:2025-03-24约1.64万字共32页下载文档
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模型部署与推理

在机器学习项目中,模型的训练只是整个流程的一部分。模型训练完成后,如何将模型部署到生产环境中,使其能够高效地进行推理,是另一个重要的环节。本节将详细介绍如何使用PyTorch进行模型的部署与推理,包括模型保存与加载、模型优化、模型服务化等关键步骤。

模型保存与加载

模型保存与加载是模型部署的基础。PyTorch提供了多种方法来保存和加载训练好的模型,包括保存整个模型、只保存模型参数、保存模型状态等。

保存整个模型

保存整个模型是最直接的方法,它会将模型的结构和参数一起保存。使用torch.save函数可以轻松实现这一点。

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