pytorch模型部署到安卓（pytorch模型的保存与加载）



一、模型的保存与读取

1.方法一：保存整个模型结构（无需加载py文件）

2.方法二：只保存权重（py文件包括一个网络结构）

3.保存权重，优化器等参数

二、对模型进行修改

适用于：只读取pth中的部分权重（不需要分类器层），或是没有网络模型结构，需要对模型进行调整时（如剪枝情况下，不能照搬剪枝前模型的网络结构）

1.加载部分权重

2.继承老模型并修改

方法一：修改模型的前向传播逻辑
加载原始模型后，直接修改模型的前向传播方法，使其在前向传播过程中不经过要删除的层。

方法二：创建新模型并复制参数（除特定层外）
定义一个新的模型类，它继承自原始模型类，但在构造函数中不创建要删除的层。
加载原始模型的状态字典，然后遍历状态字典，将除了要删除的层之外的参数复制到新模型中。
例如

三、使用模型进行预测

1.创建一个张量

2.对图像进行预测

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