当使用模型进行训练时，模型只会保存模型指定的属性，而未被指定的属性将会丢失。如果需要保存未被模型指定的属性，可以使用以下代码示例中的方法：

import torch

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 创建一个字典用于保存模型参数
state = {
    'model_state_dict': model.state_dict(),  # 保存模型参数
    'other_data': "其他需要保存的数据"  # 保存其他数据
}

# 保存模型和其他数据
torch.save(state, 'model.pth')

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的模型 MyModel，其中包含两个全连接层。然后，我们创建了一个字典 state，其中包含了两个键值对。第一个键 'model_state_dict' 是用来保存模型参数的，我们调用 model.state_dict() 方法获取模型的参数字典，并将其存储在这个键下。第二个键 'other_data' 是用来保存其他需要保存的数据的，可以根据具体需求自行添加。

最后，我们使用 torch.save() 方法将这个字典保存到文件 'model.pth' 中。这样，在加载模型时，我们可以同时加载模型参数和其他数据：

# 加载模型和其他数据
checkpoint = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
other_data = checkpoint['other_data']

这样，我们就成功地保存了未被模型指定的属性。