最簡單的情況
模型保存：
torch.save(model.state_dict(), PATH)
模型加載：
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
此時保存的是一個字典，key為model中的weight或bias名，如"linear1.weight"或“linear2.bias”
有時我們使用了優化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LR)
我們在保存引數時需要同時保存優化器中的引數：
save_state = {'net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict()}
torch.save(save_state, PATH)
在加載時，
model=MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("PATH")['net'])
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LR)
optimizer.load_state_dict(torch.load("lab3_lstmtest_0614.pth")['optimizer'])
這樣即保存和加載了模型和優化器引數，繼續上一次訓練，
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