pytorch保存训练后的模型和加载模型

在模型训练之后，需要保存，可以选择这种方式，只保存参数，不全部保存，推荐这种方式。
保存模型

torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')

加载模型
重新实例化自己的模型，不要和之前的训练模型冲突

loaded_model = NewsClassifier(n_classes=2)

这里strict=False表示不严格对齐参数，不然有可能会报错：embeddings.position_ids

loaded_model.load_state_dict(torch.load('/other_code_files/my_model.pth'), strict=False)
loaded_model = loaded_model.to(device)

　加载完成后，转换模式

loaded_model.eval()

此处只是记录自己遇到的问题，训练使用的单卡GPU。