在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果，用于微调（fine-tune）和后续的模型推理与部署

  • 模型的保存和加载

    • 保存训练好的模型的参数和结构，以便以后可以重新使用或在不同环境中部署。这包括保存权重、优化器状态、超参数等。

    • 保存和加载模型权重

    • 保存和加载MindIR

# 深度学习 # 人工智能 # python
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