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加载和保存张量
对于单个张量，可以直接调用load和save函数分别读写它们
加载和保存模型参数
深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络。 需要注意的一个重要细节是，这将保存模型的参数而不是保存整个模型。 例如，如果有一个3层多层感知机，需要单独指定架构。 因为模型本身可以包含任意代码，所以模型本身难以序列化。 因此，为了恢复模型，需要用代码生成架构， 然后从磁盘加载参数。
接下来，将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中
为了恢复模型，实例化了原始多层感知机模型的一个备份。 这里不需要随机初始化模型参数，而是直接读取文件中存储的参数。
由于两个实例具有相同的模型参数，在输入相同的
X时， 两个实例的计算结果应该相同。