機械学習の結果を保存したい

Question

googlecolaboratryでpytorchのバージョン1.3.1を使って機械学習をしています。
#わからないこと
①trainloss,validloss,acc,bestepoch,bestaccなどの値を1エポックごとに記録して別なファイルに保存したい。
②保存したファイルから値を読み込んでグラフとして出力したい。

現在は訓練のループ中にリスト(x)にそれぞれ追加していって、別なセルで取り出す→グラフにするという方法をしていますが、値をファイルに保存しておいて読み込み→グラフ作成にしたいと思っています。
訓練時のプログラムは以下になります。よろしくお願いいたします。

bestepoch = -1
bestacc = 0
x = []
for epoch in 80:
        model.train()
        trainloss = 0.

        for x_batch, y_batch in progress_bar(train_loader, parent=mb):
            preds = model(x_batch.cuda())
            loss = criterion(preds, y_batch.cuda())

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            avg_loss += loss.item() / len(train_loader)

        model.eval()
        valid_preds = np.zeros((len(x_val), num_classes))
        validloss = 0.

        for i, (x_batch, y_batch) in enumerate(valid_loader):
            preds = model(x_batch.cuda()).detach()
            loss = criterion(preds, y_batch.cuda())
            preds = torch.sigmoid(preds)
            valid_preds[i * test_batch_size: (i+1) * test_batch_size] = preds.cpu().numpy()

            validloss += loss.item() / len(valid_loader)
            
        score, weight = acc(y_val, valid_preds)
        acc = (score * weight).sum()

        if acc > bestacc:
            bestepoch = epoch + 1
            bestacc = acc
        x.append({
            'trainloss': trainloss, 'validloss': validloss, 'acc': acc, 'bestacc': bestacc, 'bestepoch':bestepoch})

Answer 1

こういうことではなく？

書き込み

import pickle
pickle.dump(model, open("任意の名前.pickle.dat", "wb"))

読み込み

import pickle
pickle.load(open("任意の名前.pickle.dat", "rb"))

Comments

[firstbn]

pickle.dump(model, open("任意の名前.pickle.dat", "wb"))
ここのmodelとは何でしょうか？
また、複数の値があるのですが書き込んでめちゃくちゃになったりしないんでしょうか。ファイル操作初心者ですみません…

[firstbn]

modelのところをlistの名前にして保存でできました！読み込みもばっちりです。ありがとうございます！