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。

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。