1、序列化与反序列化
2、 PyTorch中的序列化（save）与反序列化（load）
- torch.save：主要参数为obj：对象；f：输出路径
- torch.load：主要参数为f：文件路径；map_location：指定存放位置, cpu or gpu
3、保存补充
- 保存整个Module：torch.save(net, path)
- 保存模型参数：state_dict = net.state_dict()；torch.save(state_dict , path)
4、断点续训练
checkpoint = {"model_state_dict": net.state_dict(),"optimizer_state_dict":optimizer.state_dict(),"epoch": epoch}