在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果，用于微调（fine-tune）和后续的模型推理与部署，本章节我们将介绍如何保存与加载模型。

保存和加载模型权重

保存模型使用save_checkpoint接口，传入网络和指定的保存路径：

要加载模型权重，需要先创建相同模型的实例，然后使用load_checkpoint和load_param_into_net方法加载参数。

保存和加载MindIR

除Checkpoint外，MindSpore提供了云侧（训练）和端侧（推理）统一的中间表示（Intermediate Representation，IR）。可使用export接口直接将模型保存为MindIR。

已有的MindIR模型可以方便地通过load接口加载，传入nn.GraphCell即可进行推理。