✅ 用 .pth 保存的只是模型的权重参数（state_dict）
❌ 并不会保存模型的结构（即 class MyModel(nn.Module): ... 的代码）
✅ 解决方法：保存整个模型对象（包括结构 + 权重）
PyTorch 提供了另一种方式：
pythonCopyEdit# 保存完整模型对象（包含结构和参数）
torch.save(model, 'models/full_model.pt')
加载时：
pythonCopyEdit# 加载完整模型（不需要再次定义 class）
model = torch.load('models/full_model.pt')
model.eval()
✅ 优点 vs 缺点
| 方法 | 保存结构 | 灵活性 | 推荐用途 |
|---|---|---|---|
torch.save(model.state_dict()) | ❌ | 高 | 通常训练 & 复现 |
torch.save(model) | ✅ | 低 | 快速部署 / demo |
❗ 需要注意的是：
torch.save(model)这种方式使用了 Python 的 pickle，因此保存/加载时 模型定义代码必须在内存中或不能缺失依赖环境，对长期部署和迁移性略差。
✅ 实用建议
最推荐的做法是：
- 使用
.pth保存权重 + Git 保存模型定义代码； - 如果你想 一键部署/展示给他人运行，那就用
.pt保存完整模型。