pytorch深度学习cifar10遇见问题。

Question

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初学者 我引用这位博主的代码 在最后添加torch.save 想要保存模型参数 但却出现报错

pytorch——使用VGG-16实现cifar-10多分类，准确率90.97%_vgg16 cifar10_| 清风、的博客-CSDN博客 文章浏览阅读9.9k次，点赞14次，收藏125次。刚入门卷积神经网络，在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络，发现VGG-16网络分类准确率最高，之后以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。（继续进行玄学调参，可以更高）二、VGG-16网络介绍VGG-16论文该模型在2014年的ILSVRC中取得了分类任务第二、定位任务第一的优异成绩。VGG网络架构。_vgg16 cifar10 https://blog.csdn.net/qq_28383747/article/details/128139963

添加的代码：

save_path = "VGG.pth"
torch.save(net.state_dict(),save_path)

请问各位，这个问题怎么解决。

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Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题的关键在于报错的具体信息没有给出。然而，根据博主提供的代码和博客文章，保存模型参数的代码本身是正确的。所以可以假设问题可能出现在以下几个方面：

1. 没有正确导入PyTorch库。请确保代码最开始部分有导入torch库的语句，例如import torch。
2. net变量没有正确定义。请确保在保存模型参数之前，通过以下命令正确定义net变量：

net = VGG('VGG16')

1. VGG.pth文件无法保存。请确保代码运行时有足够的权限去保存文件，或者尝试指定一个确切的保存路径。

综上所述，你可以尝试以下步骤来解决问题：

1. 检查代码开头是否导入了PyTorch库。
2. 确保net变量在保存模型参数之前被正确定义。
3. 尝试指定一个确切的保存路径。例如，使用绝对路径来保存文件。
4. 检查报错信息并提供具体的报错信息，以便进行更详细的排查。

如果问题仍然存在，请提供具体的报错信息，以便进一步帮助解决问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^