可以使用PyTorch中的state_dict()方法将当前训练得到的网络参数保存为一个字典，然后在需要重新初始化网络参数时，可以通过load_state_dict()方法将之前保存的字典加载到网络模型中。具体步骤如下：
- 在训练完成后，使用model.state_dict()方法获取当前网络模型的参数字典，并将其保存到文件中（或者内存中）。
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
- 在需要重新初始化网络参数的时候，首先定义好网络模型并加载它的初始参数，然后使用load_state_dict()方法将之前保存的参数字典加载到网络模型中。
# 定义网络模型并加载初始参数 model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load('initial_params.pth')) # 加载训练得到的最新参数 model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
这样就可以将网络参数恢复到训练得到的最新状态。注意，在加载参数时，要确保网络模型和参数的结构是一致的，否则会出现错误。
