《昇思25天学习打卡营第8天| 模型的保存与加载》
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。
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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
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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。
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保存和加载模型权重
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保存和加载MindIR
昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，https://devpress.csdn.net/organization/setting/general/146749包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链
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