别瞎找了！训练好的AI模型，藏在这几个地方

哎,你是不是也这样？吭哧吭哧调了半天参数，跑了一晚上甚至好几天，终于把模型给训出来了，结果训练结束那一刻，脑子突然一懵：“等等，我那个宝贵的模型文件，它到底跑哪儿去了？”

别笑,这事儿太常见了，尤其是刚开始折腾的时候，眼睛光盯着损失曲线往下掉，心里美滋滋的，最后却对着满屏幕的日志输出发呆，不知道成果去哪儿“提货”，今天咱就不扯那些虚的，直接捞干的，给你掰扯清楚，训练出来的模型到底会“躺”在哪些地方，以及你怎么把它给“揪”出来。

最直接的地方：你指定的“停车场”。

对,绝大多数框架，在启动训练脚本的时候，都会让你指定一个保存模型的路径，比如你用 PyTorch，很可能在代码里见过类似 torch.save(model.state_dict(), './checkpoints/model_epoch10.pth') 这样的命令，那个 './checkpoints/' 就是你自己设的“停车场”，训练过程中，模型就会按照你设定的规则（比如每几轮保存一次），乖乖地把快照存到这个文件夹里，第一反应应该是去检查你的训练脚本或者命令行参数，找找 --save_dir、output_path、checkpoint_dir 这类关键词，它可能就在你项目根目录下一个叫 outputs、saves 或者 weights 的文件夹里静静躺着。

框架的“默认客厅”。

如果你忘了指定保存位置,或者用的是一些高级封装好的训练工具（比如某些快速实验平台），那模型可能会被保存到框架默认的目录，这个就因“框架”而异了，一些经典的图像处理库，有时会默认保存在当前工作目录；而一些云端的 Notebook 环境，可能就直接保存在你当前的工作区空间里，需要你手动去文件列表里找找 .pth、.h5、.ckpt 或者 .bin 后缀的文件，这时候，用文件管理器搜索一下这些后缀名，是最快的办法。

云平台的“专属仓库”。

现在很多人习惯在 Kaggle、Google Colab、AutoDL 这些云端平台跑训练，这些地方的文件系统和我们本地不太一样，模型保存的位置也更有讲究，在 Colab 里，如果你直接用代码保存，它默认就在当前虚拟机的临时存储里（注意：虚拟机重启文件可能就没了！），所以一定记得要手动把模型文件下载到本地，或者挂载 Google Drive，保存到你的网盘里去，Kaggle 则通常需要你明确将模型文件添加到工作输出的列表中，才能在训练结束后看到并提供下载，至于国内的很多平台，一般都有明确的“模型输出”或“实验产物”栏目，需要你在训练任务配置里就勾选好保存选项，训练结束后去那个栏目里找。千万别训练完就直接关闭页面，那可真就是“煮熟的鸭子飞了”。

还有，被“管道”自动吞掉的可能。

当你使用一些更上层的、全流程的机器学习平台（比如某些 MLOps 工具或企业内部分享的平台）时，训练出来的模型可能不会直接给你一个文件，而是被自动注册到平台的“模型仓库”或“模型中心”里，变成一个带有版本号、标签的注册项，你需要登录那个平台的特定页面，像在仓库里找包裹一样，根据训练任务 ID 或模型名称去搜索、查看，甚至直接部署，这种情况，模型文件本身可能被存储在后台的对象存储里，对你“不可见”，你操作的是对这个模型的引用和管理界面。

分享几个实用“土办法”：

1. 全局搜索大法：在你的项目文件夹或者你认为可能的磁盘位置，直接搜索 *.pth、*.pt、*.h5 等模型常见后缀。
2. 打印路径：在训练脚本的保存模型代码前，加一行 print('Saving model to:', save_path)，让程序自己告诉你存哪儿了。
3. 检查日志：仔细看看训练时终端输出的日志信息，成功保存模型时，很多框架会打印一行提示，里面就包含了保存路径。
4. 约定大于配置：养成好习惯，在项目开始前，就在代码里显式、统一地定义一个模型保存路径的变量，所有保存操作都引用它。MODEL_SAVE_ROOT = './experiments/saved_models/'，这样永远不怕丢。

说白了,找模型这事儿，三分靠记忆，七分靠习惯，最好的办法就是在开始训练前，就明确想好：“我的成果要放在哪个保险箱里？” 然后把这个路径在代码里写得清清楚楚，下次再遇到模型“失踪”案，先别慌，按上面这几条线索顺藤摸瓜，保准能把它给找回来，毕竟，训练模型就像养孩子，花了那么多心血，最后可不能连娃去哪儿了都不知道，对吧？

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