torch.load() 和 torch.save() 总结

1. torch.load()

• 需要用到的一些概念的定义

torch : 属于pytorch库的一个模块，主要用于提供张量 tensor 的数据结构及其相关的操作功能

注

pickle模块成功实现了对Python对象的二进制序列化（pickling）和反序列化（unpickling）功能 pickle模块支持了Python对象的二进制形式化存储与恢复（pickling/unpickling）

Python pickling是一种将Python对象转换为字节流的方法。此外还常被称为序列化（serialization）与编组（marshalling）两种术语。对应的逆操作——unpickling——则负责将字节流解码回原始Python对象，并通常被称作扁平化（flattening）过程。

• torch加载函数 :
  通过 pickle模块 读取 被 torch.save() 保存的对象（object），是一个 解包 的过程。

    # 参数f: 理解为要加载的文件名; map_location: 可以是函数或者torch.device或者字典，规定存储位置的映射; pickle_module: 前面提到的用来做反序列化的module; **pickle_load_args: opt