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相反，它保存包含类的文件的路径，该文件在加载时使用。在PyTorch中，torch.nn.Module模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中，（使用model.parameters()可以进行访问）。就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习过或训练好的模型，应用于新的领域这样的一个过程。当保存好模型用来推断的时候，只需要保存模型学习到的参数，使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供最大的灵活性，这就是为什么要推荐它来保存的原因。

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