文章介绍了在PyTorch中如何使用torch.save()和torch.load()保存和加载模型参数，以及如何利用EarlyStopping来优化训练过程，防止过拟合。此外，还讨论了Tensorboard在模型训练过程中的可视化作用，包括损失函数、网络结构和数据流图的展示，帮助开发者监控和理解模型的训练状态。
训练模型时，在众多训练好的模型中会有几个较好的模型，我们希望储存这些模型对应的参数值，避免后续难以训练出更好的结果，同时也方便我们复现这些模型，用于之后的研究。PyTorch提供了模型的保存与重载模块，包括torch.save()和torch.load()，以及pytorchtools中的EarlyStopping，这个模块就是用来解决上述的模型保存与重载问题
一、保存与重载模块
若希望保存/加载模型model的参数，而不保存/加载模型的结构，可以通过如下代码
其中state_dict是torch中的一个字典对象，将每一层与该层的对应参数张量建立映射关系
若希望同时保存/加载模型model的参数以及模型结构，而不保存/加载模型的结构，可以通过如下代码
为了获取性能良好的神经网络，训练网络的过程中需要进行许多对于模型各部分的设置，也就是超参数的调整。超参数之一就是训练周期（epoch），训练周期如果取值过小可能会导致欠拟合，取值过大可能会导致过拟合。为了避免训练周期设置不合适影响模型效果，EarlyStopping应运而生。EarlyStopping解决epoch需要手动设定的问题，也可以认为是一种避免网络发生过拟合的正则化方法
EarlyStopping的原理可
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