pytorch的state_dict()拷贝问题

先说结论，model.state_dict()是浅拷贝，返回的参数仍然会随着网络的训练而变化。应该使用deepcopy(model.state_dict())，或将参数及时序列化到硬盘。

再讲故事，前几天在做一个模型的交叉验证训练时，通过model.state_dict()保存了每一组交叉验证模型的参数，后根据效果选择准确率最佳的模型load回去，结果每一次都是最后一个模型，从地址来看，每一个保存的state_dict()都具有不同的地址，但进一步发现state_dict()下的各个模型参数的地址是共享的，而我又使用了in-place的方式重置模型参数，进而导致了上述问题。