1. TensorFlow/Keras： 在TensorFlow和Keras中，可以使用model.save()函数将整个模型保存为一个HDF5文件，这个文件将包含模型的权重、架构和训练配置。例如：

model.save('my_model.h5')

model.save_weights('my_model_weights.h5')

1. PyTorch： 在PyTorch中，模型的保存通常分为两个步骤：保存模型的参数（权重）和模型的架构。使用torch.save()函数可以保存模型的state_dict（参数）或者整个模型。例如：

torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

torch.save(model, 'entire_model.pth')

1. scikit-learn： 对于scikit-learn模型，可以使用Python的pickle模块来保存模型。例如：

import pickle
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

在保存模型时，应该确保保存的信息足够完整，以便在未来的某个时刻可以准确地恢复模型，包括进行预测或继续训练。通常，还应该保存训练模型的代码、版本号、训练数据的信息以及任何相关的预处理步骤，以确保可重复性和透明度。

保存和加载模型权重

保存模型使用`save_checkpoint`接口，传入网络和指定的保存路径：

model = network()
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")

要加载模型权重，需要先创建相同模型的实例，然后使用load_checkpoint和load_param_into_net方法加载参数。

model = network()
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
print(param_not_load)

保存和加载MindIR

除Checkpoint外，MindSpore提供了云侧（训练）和端侧（推理）统一的中间表示（Intermediate Representation，IR）。可使用export接口直接将模型保存为MindIR。

model = network()
inputs = Tensor(np.ones([1, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
mindspore.export(model, inputs, file_name="model", file_format="MINDIR")

MindIR同时保存了Checkpoint和模型结构，因此需要定义输入Tensor来获取输入shape

最终效果

import numpy as np
import mindspore
from mindspore import nn
from mindspore import Tensor
def network():
    model = nn.SequentialCell(
                nn.Flatten(),
                nn.Dense(28*28, 512),
                nn.ReLU(),
                nn.Dense(512, 512),
                nn.ReLU(),
                nn.Dense(512, 10))
    return model
model = network()
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")
model = network()
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
print(param_not_load)
model = network()
inputs = Tensor(np.ones([1, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
mindspore.export(model, inputs, file_name="model", file_format="MINDIR")
mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE)

graph = mindspore.load("model.mindir")
model = nn.GraphCell(graph)
outputs = model(inputs)
print(outputs.shape)