1、torch.nn.state_dict()：

返回一个字典，保存着module的所有状态（state）。

parameters和persistent_buffers都会包含在字典中，字典的key就是parameter和buffer的names。

例子：

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv2 = nn.Linear(1, 2)
        self.vari = Variable(torch.rand([1]))
        self.par = nn.Parameter(torch.rand([1]))
        self.register_buffer("buffer", torch.randn([2,3]))

model = Model()
print(model.state_dict().keys())

odict_keys(['par', 'buffer', 'conv2.weight', 'conv2.bias'])

字典迭代形式{<class ‘str’>：<class ‘torch.Tensor’>, … }