【PyTorch 攻略】（6-7/7）

一、说明

本篇介绍模型模型的参数，模型推理和使用，保存加载。

二、训练参数和模型

        在本单元中，我们将了解如何加载模型及其持久参数状态和推理模型预测。为了加载模型，我们将定义模型类，其中包含用于训练模型的神经网络的状态和参数。

%matplotlib inline
import torch
import onnxruntime
from torch import nn
import torch.onnx as onnx
import torchvision.models as models
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        l