https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/read-write.html
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即使不需要将经过训练的模型部署到不同的设备上，存储模型参数还有什么实际的好处？
–保存训练进度，备份训练结果 -
假设我们只想复用网络的一部分，以将其合并到不同的网络结构中。比如说，如果你想在一个新的网络中使用之前网络的前两层，你该怎么做？
–用类来封装 -
如何同时保存网络结构和参数？你会对结构加上什么限制？
–类封装+参数写入文件？ 不确定。
请各位高手指教。
对于第三个问题，可以使用python中pickle模块的dump()和load()来保存、加载模型吗？