昇思25天学习打卡营第22天|保存与加载
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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。
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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