保存pytorch训练完之后的模型

在PyTorch中，训练完成后保存模型是一个常见的步骤，便于以后继续使用或部署。你可以使用`torch.save()`函数来保存整个模型，包括其权重参数。以下是基本的步骤：

1. **保存整个模型**：

   model = YourModel()  # 你的模型实例
   optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())  # 如果有优化器

   # 训练过程...

   # 保存模型
   torch.save({
       'model_state_dict': model.state_dict(),  # 存储模型权重
       'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict() if optimizer else None,  # 保存优化器状态（如果有）
       'epoch': epoch,  # 当前训练的epoch数，如果需要
       'args': {'your_training_args'},  # 可能的额外训练参数
   }, 'path/to/save/model.pth')

2. **加载模型**：

   loaded_model = YourModel()
   checkpoint = torch.load('path/to/save/model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

   # 加载模型权重
   loaded_model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

   # 如果有优化器，也需要加载
   if 'optimizer_state_dict' in checkpoint and optimizer is not None:
       optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])

**相关问题--:**
1. 如何仅保存模型而不保存优化器的状态？
2. PyTorch中如何处理模型在GPU和CPU间迁移保存的问题？
3. 保存模型时除了权重，还需要注意哪些信息的备份？