《Born》第14章：模型序列化、检查点与版本管理

训练好的模型需要保存。Born 提供了三种保存格式，各有适用场景。

---

三种格式

保存与加载

// 保存
nn.Save(model, "mnist_model.born", "MNISTClassifier", metadata)

// 加载
meta, err := nn.Load("mnist_model.born", backend, &model)

---

检查点（Checkpoint）

// 保存训练状态（模型 + 优化器 + epoch）
nn.SaveCheckpoint(model, optimizer, "checkpoint_epoch_10.born", epoch, step, loss)

// 恢复训练
epoch, step, loss, err := nn.LoadCheckpoint("checkpoint_epoch_10.born", backend, &model, &optimizer)

---

版本兼容性

Born 的序列化格式包含版本信息：

[BORN][version:2][model_name][metadata_json][tensor_count][tensors...]

加载时自动检测版本，旧版本格式会触发升级路径。

---

📘 《Born》连载技术书，第 14/22 章。