기존에 알다시피 Pytorch 같은 경우 아키텍처를 저장을 할 수가 없었다.torch.save를 이용해서 저장하면 에러가 생기는 문제가 있다.그래서 보통은 아키텍처를 좀 더 일반화해서 만들고, 파라미터를 넣은 다음에 학습된 가중치를 불러와서 모델을 로드하는 방식을 주로 사용한다. 참고 오늘은 우연히 발표를 듣다가 알게 된 사실을 공유한다.바로 torch.jit.save & load를 알게 된 것이다.내가 알기로는 아마 이것은 torch 1.6부터 나온 것으로 알고 있다.실제 애가 어떻게 저장을 하는지는 잘 모르지만, torch.jit.save를 사용하면, 가중치와 함께 아키텍처를 둘 다 저장할 수 있다! 그래서 일단 예제를 보자. 회귀 분석 예측을 아주 간단하게 해 보자.여기서의 목적은 가중치가 저장하기..