根据PyTorch文档，在把PyTorch模型保存成文件的时候有两种方法，第一种是推荐的：
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
对应地，加载模型这样做：
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))
另一种方法是不推荐的：
torch.save(the_model, PATH)
对应地，加载模型这样做：
the_model = torch.load(PATH)
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这两者的区别：第1种方法只保存了模型的参数，而第2种方法保存了整个模型(结构+参数)，所以第2种方法保存出来的文件体积会比第1种方法大。
使用第2种方法的话，序列化的数据将绑定到所使用的特定类和确切的目录结构，因此在其他项目中使用或经过一些大的重构后，它可能会失效。
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