要保存并继续训练LSTM网络，您可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架中提供的模型保存和加载功能。下面是使用PyTorch保存和加载LSTM网络的示例代码：

保存模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM网络
class LSTMNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LSTMNetwork, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 实例化LSTM网络
model = LSTMNetwork()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练和保存模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播和反向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'lstm_model.pth')

加载并继续训练模型：

# 加载模型
model = LSTMNetwork()
model.load_state_dict(torch.load('lstm_model.pth'))

# 定义新的损失函数和优化器
new_criterion = nn.MSELoss()
new_optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=new_learning_rate)

# 继续训练模型
for epoch in range(new_num_epochs):
    # 前向传播和反向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = new_criterion(outputs, labels)
    new_optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    new_optimizer.step()

请注意，上述示例中的input_size、hidden_size、num_layers、output_size、learning_rate等参数需要根据您的具体情况进行调整。此外，您还可以使用其他文件格式（如.h5）保存模型参数。