PyTorch提供了torch.save()和torch.load()兩個函數來保存和加載模型。
保存模型： 使用torch.save(model.state_dict(), PATH)函數可以將模型的參數保存到指定路徑PATH中。
加載模型： 首先，需要創建一個與原始模型結構相同的空模型：
model = ModelClass(*args, **kwargs) # 創建一個空模型實例
然后，使用torch.load()函數加載保存的模型參數，并將其賦值給空模型：
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
最后，可以使用加載的模型進行預測或訓練。
需要注意的是，保存和加載模型時，需要確保模型結構和參數的形狀一致，否則可能會導致錯誤。
