PyTorch中的模型保存与加载方法

# 1. 简介

## 1.1 PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了动态计算图的特性，能够让用户更灵活地定义和修改神经网络模型。
## 1.2 为什么需要模型保存与加载
在机器学习领域，模型的训练往往是一个非常耗时的过程，有时候甚至需要花费几天到几周的时间。为了避免每次使用模型都需要重新训练，我们需要将训练好的模型保存下来，以备日后使用。
## 1.3 本文内容概述
本文将介绍在PyTorch中如何保存和加载模型，包括保存整个模型、保存模型的状态字典、保存优化器的状态等方法。同时也会探讨一些最佳实践和注意事项，以及展望未来PyTorch模型保存与加载的发展方向。

# 2. 模型保存方法

在PyTorch中，我们可以通过不同的方法来保存训练好的模型，以便之后可以加载并继续使用。接下来，我们将介绍几种常见的模型保存方法。

# 3. 模型加载方法

在PyTorch中，加载模型同样非常重要，可以帮助我们在需要时恢复模型并进行进一步的训练或推理。下面我们将介绍几种常见的模型加载方法。

#### 3.1 使用torch.load()函数加载整个模型
为了加载整个模型，可以使用`torch.load()`函数。这个函数会将整个模型加载到内存中，使其可以直接被使用。以下是一个示例代码：

# 加载整个模型
model = torch.load('saved_model.pth')
model.eval()

#### 3.2 加载模型的状态字典
有时候我们可能只需要加载模型的状态字典而不是整个模型，这在迁移学习等场景中非常有用。可以使用以下方式加载模型的状态字典：

# 加载模型的状态字典
state_dict = torch.load('saved_model