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torch.save(model,path)
torch.load(path)
torch.save(model.state_dict(),path)
model_state_dic = torch.load(path)
model.load_state_dic(model_state_dic)
模型保存的时候会把模型结构定义文件路径记录下来，加载的时候就会根据路径解析它然后装载参数；当把模型定义文件路径修改以后，使用torch.load(path)就会报错。
把model文件夹修改为models后，再加载就会报错。
import torch
from model.TextRNN import TextRNN
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN.bin')
print('load_model',load_model)
这种保存完整模型结构和参数的方式，一定不要改动模型定义文件路径。
在多卡机器上有多张显卡0号开始，现在模型在n>=1上的显卡训练保存后，拷贝在单卡机器上加载
import torch
from model.TextRNN import TextRNN
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin')
print('load_model',load_model)
会出现cuda device不匹配的问题——你保存的模代码段 小部件型是使用的cuda1，那么采用torch.load()打开的时候，会默认的去寻找cuda1，然后把模型加载到该设备上。这个时候可以直接使用map_location来解决，把模型加载到CPU上即可。
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin',map_location=torch.device('cpu'))
当用多GPU同时训练模型之后，不管是采用模型结构和参数一起保存还是单独保存模型参数，然后在单卡下加载都会出现问题
a、模型结构和参数一起保然后在加载
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
模型训练的时候采用上述多进程的方式，所以你在加载的时候也要声明，不然就会报错。
b、单独保存模型参数
model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
state_dict = torch.load('train_model/clip/experiment.pt')
model.load_state_dict(state_dict)
同样会出现问题，不过这里出现的问题是参数字典的key和模型定义的key不一样
原因是多GPU训练下，使用分布式训练的时候会给模型进行一个包装，代码如下：
model = torch.load('train_model/clip/Vtransformers_bert_6_layers_encoder_clip.bin')
print(model)
model.cuda(args.local_rank)
。。。。。。
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],find_unused_parameters=True)
print('model',model)
包装前的模型结构：
包装后的模型
在外层多了DistributedDataParallel以及module，所以才会导致在单卡环境下加载模型权重的时候出现权重的keys不一致。
if gpu_count > 1:
torch.save(model.module.state_dict(),save_path)
else:
torch.save(model.state_dict(),save_path)
model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
state_dict = torch.load(save_path)
model.load_state_dict(state_dict)
这样就是比较好的范式，加载不会出错。
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