Чтобы сохранить модель PyTorch, вы можете использовать несколько методов. Вот некоторые из наиболее распространенных:

1. torch.save(): этот метод позволяет сохранить всю модель или определенную ее часть, например словарь состояний или параметры. Вы можете сохранить модель в файл с нужным расширением (например, .pt, .pth).

torch.save(model, 'model.pt')

2. torch.save_state_dict(): этот метод сохраняет только словарь состояний модели, который содержит все изучаемые параметры модели. Это более легкий вариант по сравнению с сохранением всего объекта модели.

torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pt')

3. torch.onnx.export(): если вы хотите сохранить модель в формате ONNX, вы можете использовать этот метод. ONNX (Open Neural Network Exchange) – это открытый формат представления моделей машинного обучения.

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx')

4. torch.jit.save(): этот метод позволяет сохранить модель в сериализованной форме, оптимизированной для вывода. Это может быть полезно, если вы хотите развернуть свою модель в производственной среде.

torch.jit.save(torch.jit.script(model), 'model.pt')

Это некоторые из наиболее часто используемых методов сохранения моделей PyTorch. Выберите метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям и предпочтениям.