我想保存最好的模型，然后在测试期间加载它。所以我使用了以下方法：
def train():
#training steps …
if acc > best_acc:
best_state = model.state_dict()
best_acc = acc
return best_state
然后，在我使用的主函数中：
model.load_state_dict(best_state)
恢复模型。
但是，我发现 best_state 总是与训练时的最后一个状态相同，而不是最佳状态。有谁知道原因以及如何避免它？
顺便说一下，我知道我可以使用torch.save(the_model.state_dict(), PATH)然后通过
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)). 但是，我不想将参数保存到文件中，因为训练和测试函数在一个文件中。