if dev_mse < min_mse: # Save model if your model improved min_mse = dev_mse print('Saving model (epoch = {:4d}, loss = {:.4f})' .format(epoch + 1, min_mse)) torch.save(model.state_dict(), config['save_path']) # Save model to specified path early_stop_cnt = 0

这段代码是用来保存模型的。它首先比较当前的 dev_mse（开发集上的均方误差）和之前的最小均方误差 min_mse 的大小。如果当前的 dev_mse 更小，说明模型表现有所改善，那么就更新 min_mse 的值，并将模型保存到指定的路径 config['save_path']。这样做是为了在训练过程中及时保存表现较好的模型。

另外，这段代码还有一个 early_stop_cnt 变量，它用来记录连续多少轮 dev_mse 没有改善。如果连续多轮 dev_mse 都没有改善，可以考虑提前停止训练，以节省时间和计算资源。