Pytorch中列表、集合、字典的保存

在使用Pytorch开发深度学习任务的过程中，会将任务分为几个阶段处理。这时候遇到了将处理的中间结果保存下来，已备后续处理使用。这样可以避免每次都要重新跑整个流程。特别是像自然语言处理中词向量训练、词典建立、分词等需要较长时间但不会经常改动的处理，完全可以将处理的中间结果保存，然后在调试后续分类、翻译网络时直接加载保存的中间结果，提高调试效率。

列表、集合、字典的保存，可以使用torch自带的接口函数，Python的标准库pickle为数据对象的序列化和反序列化提供了接口。

保存方法如下所示： 

加载方法如下所示：