想问一下机器学习中如何使用保存的模型进行轨迹预测并可视化?下面是论文代码中保存的参数?怎么利用这些保存的参数可视化预测轨迹?
def save_model(self, epoch):
model_path = self.args.save_dir + '/' + self.args.train_model + '/' + self.args.train_model + '_' + \
str(epoch) + '.tar'
torch.save({
'epoch': epoch,
'state_dict': self.net.state_dict(),
'optimizer_state_dict': self.optimizer.state_dict()
}, model_path)