如何在 PyTorch 中保存模型架构？

我知道我可以通过以下方式保存模型torch.save(model.state_dict(), FILE) or torch.save(model, FILE)。但两者都不保存模型的架构。

那么我们如何在 PyTorch 中保存模型的架构，就像创建一个.pb张量流中的文件？我想对我的模型进行不同的调整。如果我无法保存模型的体系结构，除了每次复制整个类定义并创建一个新类之外，还有什么更好的方法吗？

您可以参考this https://medium.com/udacity-pytorch-challengers/saving-loading-your-model-in-pytorch-741b80daf3c文章了解如何保存分类器。要对模型进行调整，您可以创建一个新模型，该模型是现有模型的子模型。

class newModel( oldModelClass):
    def __init__(self):
        super(newModel, self).__init__()

通过这种设置，newModel 具有所有层以及前向功能oldModelClass。如果您需要进行调整，您可以在__init__函数，然后编写一个新的前向函数来定义它。