在PyTorch中，可以使用torch.save()函数来保存模型的参数。下面是保存模型参数的示例代码：
import torch
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1) # 示例模型
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
在上面的示例中，首先定义了一个模型（这里使用的是一个简单的线性模型），然后使用model.state_dict()方法获取模型的参数，并使用torch.save()函数将参数保存到文件’model.pth’中。
要加载模型参数，可以使用torch.load()函数：
import torch
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1) # 示例模型
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
在上面的示例中，首先定义了一个模型（与保存模型参数时相同），然后使用torch.load()函数加载保存在’model.pth’文件中的参数，并使用model.load_state_dict()方法将参数加载到模型中。loadModel方法将参数加载到模型。
