torch.saveとstate_dictの違い
Pytorchで学習したモデルを保存する時は
torch.save(model.state_dict(), model_path)
でモデルを保存することが推奨される．
state_dictがsaveで直接保存するのとの違いは，そのファイルサイズである．state_dictで保存するときはネットワーク構造や各レイヤーの引数（入出力チャンネル数やカーネルサイズなど）などの無駄な情報を保存せずに済む．
現在の深層学習フレームワークの主流は，define-by-runなので，ネットワーク構造などの情報はスクリプトに書いてあるはずなので，わざわざその全てを保存する必要はない．
実際pytorchの公式でもstate_dictで保存することが推奨されている．
https://pytorch.org/docs/master/notes/serialization.html
参考までにstate_dictを用いたモデルの保存と読み込み方を紹介
保存
model_path = 'model.pth' torch.save(model.state_dict(), model_path)
読込
model_path = 'model.pth' model.load_state_dict(torch.load(model_path))