海迅是一款强大的深度学习框架，支持各种类型的模型训练和应用。当我们完成了模型训练后，如何保存这些模型以便于以后的使用呢？本文将介绍海迅如何保存模型及相关视频教程。
1. 保存.py文件
首先我们需要将训练好的模型保存为.py文件。可以使用以下命令：
torch.save(model, "model.py")
其中，model是我们训练好的模型，"model.py"是保存的文件名。
2. 保存.pt文件
除了保存为.py文件，我们还可以将训练好的模型保存为.pt文件。使用以下命令：
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")
其中，model.state_dict()是获取模型参数的方法，"model.pt"是保存的文件名。
3. 保存.pth文件
与.pt文件类似，我们也可以将模型保存为.pth文件。使用以下命令：
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
其中，model.state_dict()是获取模型参数的方法，"model.pth"是保存的文件名。
4. 保存整个模型
如果我们想要保存整个模型，而不仅仅是模型参数，可以使用以下命令：
torch.save(model, "model.pth")
其中，model是我们训练好的模型，"model.pth"是保存的文件名。
5. 视频教程
对于初学者来说，看视频教程更容易理解。海迅官方网站提供了保存模型的视频教程，链接如下：
https://www.hailunzhe.com/cn/courses/tutorials/saving-models/index.html
在使用海迅进行深度学习模型训练时，保存模型是非常重要的。本文介绍了四种保存模型的方法，包括保存.py文件、.pt文件、.pth文件、以及保存整个模型。此外，我们还推荐大家观看海迅官方网站提供的视频教程，更全面地了解深度学习模型保存的方法。