给一个全连接神经网络的pytorch例子，要求保留模型及其参数

### PyTorch全连接神经网络实现及模型保存方法以下是一个完整的PyTorch全连接神经网络的实现示例，同时展示了如何保存模型及其参数。 #### 1. 全连接神经网络实现 ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的全连接神经网络 class FullyConnectedNet(nn.Module): def __init__(self, input_size=10, hidden_size=20, output_size=2): super(FullyConnectedNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 输入层到隐藏层 self.relu = nn.ReLU() # 激活函数 self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 隐藏层到输出层 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out ``` #### 2. 模型实例化与训练模拟 ```python # 创建模型实例 model = FullyConnectedNet() # 假设已经完成训练 # 训练代码省略，仅展示保存部分 ``` #### 3. 模型保存方式模型保存可以通过两种方式进行：保存整个模型或仅保存模型参数。 - **保存整个模型**：将模型对象直接传递给 `torch.save()` 函数[^2]。 ```python # 保存整个模型 torch.save(model, 'fully_connected_model.pth') ``` - **仅保存模型参数**：通过保存模型的状态字典（`state_dict`）来实现[^1]。 ```python # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth') ``` #### 4. 模型加载方式加载模型时需要根据保存方式选择不同的方法。 - **加载整个模型**： ```python # 加载整个模型 loaded_model = torch.load('fully_connected_model.pth') ``` - **加载模型参数**：需要先实例化模型结构，然后加载参数[^1]。 ```python # 实例化模型结构 model = FullyConnectedNet() # 加载模型参数 model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth')) ``` --- ###

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