在使用pytorch训练模型中，有时候需要从断点处继续训练，那么需要将模型、优化器、lr_scheduler,epoch和其他args进行保存，如果使用的apm混合精度，还要保存scaler。在恢复训练的时候，需要重新加载数据即可,在推理阶段，只要保存model.state_dict()就好了。

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