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ディープラーニングでよく使うコード - Qiita
import torch # "model"はモデルのインスタンス名、その後の引数で保存用パスを記載する torch.save(mod... import torch # "model"はモデルのインスタンス名、その後の引数で保存用パスを記載する torch.save(model.state_dict(), 'xxx/model.pt') import torch from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.transforms as T # モデルのインスタンス化(保存時と同じモデル、引数の指定が必要) model = Model() # モデルの読み込み model.load_state_dict(torch.load('xxx/model.pt')) # 評価モードにする model.eval() # 読み込んだモデルで予測する為のデータを用意 ## 以下はCIFAR10での例だが、実際は学習時と同形式のデータで用意する transforms = T