保存模型总体来说有两种：
第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练
（1）保存模型
代码语言：javascript复制state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch }
torch.save(state, path)model.state_dict()：模型参数
optimizer.state_dict()：优化器
epoch：保存epoch，为了可以接着训练
（2）恢复模型
代码语言：javascript复制checkpoint = torch.load(path)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
start_epoch = checkpoint['epoch'] 1第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的
（1）保存模型
这时我们只需要保存模型参数就行了
代码语言：javascript复制torch.save(model.state_dict, path)（2）恢复模型
代码语言：javascript复制model.load_state_dict(torch.load(path))
