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原创 pytorch加载保存的模型，性能与训练时差很多

将层放在list中，使用model.state_dict()方法保存模型可能会出现，训练时准确率很高，用model.load_state_dict(torch.load(PATH))加载模型并测试可能准去率很低的问题。性能差的原因是模型中使用了 list 作为容器存放了层，且使用 torch.save(model.state_dict(), PATH) 保存了模型，导致使用 model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 方式加载模型时，模型不能正确识别 list 中的层