1. 保存PyTorch模型
在PyTorch中，我们可以使用torch.save()函数来保存模型的权重和参数。保存模型有两种方式，可以保存整个模型，也可以只保存模型的参数。
要保存整个模型，可以使用以下代码：
torch.save(model, 'model.pt')这将保存包括模型结构和参数在内的整个模型。保存的文件名为'model.pt'。
如果只想保存模型的参数，可以使用以下代码：
torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pt')这将只保存模型的参数，并将其保存为'model_state_dict.pt'文件。
注意：保存模型时，建议使用.pt或.pth作为文件的扩展名。
2. 加载PyTorch模型
要加载已保存的模型，可以使用torch.load()函数，同时需要使用model.load_state_dict()函数将参数加载到模型中。以下是加载模型的代码：
model = torch.load('model.pt')这将加载保存的整个模型。
如果只保存了模型的参数，需要先创建模型架构，然后使用model.load_state_dict()来加载参数。以下是加载模型参数的代码：
model = Model() # 创建模型架构
model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pt'))
加载模型参数后，可以使用模型进行预测或训练操作。
3. 调整模型参数的temperature
在PyTorch中，可以通过调整模型参数的temperature来改变模型的输出。temperature是用来控制模型输出分布的参数，较高的temperature值会导致更平坦的输出分布，而较低的temperature值会使输出分布更尖锐。
调整模型参数的temperature需要在加载模型之后进行。以下是具体的步骤：
3.1 加载模型
model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
首先，创建模型架构并加载模型参数。
3.2 定义temperature
temperature = 0.6接下来，定义一个temperature变量，并赋予一个合适的值。
3.3 改变模型输出
model.output_temperature = temperature最后，将temperature赋值给模型的output_temperature属性，从而改变模型的输出分布。
在进行模型预测或训练时，模型将根据新的temperature参数生成相应的输出。
4. 总结
本篇文章介绍了如何保存和加载PyTorch模型，并给出了具体的代码示例。同时，还介绍了如何调整模型参数的temperature来改变模型的输出分布。通过保存和加载模型，以及调整模型参数的temperature，我们可以更好地使用PyTorch模型进行预测和训练。
需要注意的是，在保存和加载模型时，建议使用合适的文件扩展名，并确保模型架构和参数的对应关系正确。