pytorch 保存模型和恢复模型

主要有两种方法序列化和恢复模型

（1）（推荐）只保存和加载模型参数

torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
#恢复
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH） 

（2）保存和加载整个模型（然而，在这种情况下，序列化的数据被绑定到特定的类和固定的目录结构，所以当在其他项目中使用时，或者在一些严重的重构器之后它可能会以各种方式break ）

torch.save(the_model, PATH)
#恢复
the_model = torch.load(PATH)