So speichern Sie ein neuronales Netzwerk Pytorch
Saving:
torch.save(model, PATH)
Loading:
model = torch.load(PATH)
model.eval()
samflav
Saving:
torch.save(model, PATH)
Loading:
model = torch.load(PATH)
model.eval()