保存模型和加载模型并继续训练的最佳方式是使用PyTorch的torch.save()和torch.load()函数来保存和加载模型的状态字典。

以下是一个示例代码，展示了如何保存和加载模型，并在加载后继续训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 训练步骤...
    pass

# 保存模型
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}, 'saved_model.pth')

# 加载模型并继续训练
checkpoint = torch.load('saved_model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']

# 继续训练模型
for epoch in range(epoch, 20):
    # 训练步骤...
    pass

在上面的代码中，我们首先通过torch.save()函数保存了模型的状态字典、优化器的状态字典和当前的训练轮数。然后，使用torch.load()函数加载保存的模型状态字典、优化器状态字典和训练轮数，并将它们分别恢复到模型和优化器中。最后，我们继续训练模型，从之前保存的轮数开始训练。