软硬件环境
问题
在使用pytorch深度学习框架训练出来的模型文件，在另外的工程中使用，经常会碰到如下的错误
File "/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/torchTest/lib/python3.7/site-packages/torch/serialization.py", line 593, in load
return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
File "/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/torchTest/lib/python3.7/site-packages/torch/serialization.py", line 773, in _legacy_load
result = unpickler.load()
ModuleNotFoundError: No module named 'models'
解决方法
其实这个问题，在pytorch的官方文档中就有提到，如下
上面这种方法呢是推荐的做法，在执行torch.save和torch.load时，操作的都是模型的参数，这样移植起来非常的方便
而下面的方法则是针对整个模型，在训练模型的时候，会将本地的class和目录结构都写入到模型中。很多开源项目在模型训练完成后也是采用这样的方法来保存，因此，当在你自己的项目中去使用这样的模型时，往往就会遇到上面出现的问题，解决的方法就是在你的项目中保持原有项目的必要结构，如相应的class和模块
