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在 PyTorch 中加载模型
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文讲解了如何在PyTorch中保存和加载线性回归模型。步骤包括准备数据集、定义模型、使用L1损失函数和SGD优化器进行训练和测试。训练时记录损失值，每10个周期输出一次。最后，通过可视化工具展示结果。模型可通过state_dict()保存和加载。
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关键要点
- 本文讲解了如何在PyTorch中保存和加载线性回归模型。
- 步骤包括准备数据集、定义模型、使用L1损失函数和SGD优化器进行训练和测试。
- 训练时记录损失值，每10个周期输出一次。
- 通过可视化工具展示结果。
- 模型可通过state_dict()保存和加载。
- 准备数据集时，定义了权重和偏置，并将数据分为训练集和测试集。
- 定义了线性回归模型，并加载了预训练模型的参数。
- 使用L1损失函数和SGD优化器进行模型训练和测试。
- 可视化训练和测试数据及其预测结果。
- 可视化训练和测试损失曲线。
- 最后保存模型的状态。
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