如何在pytorch中为differnet数据集保存两个最佳模型

Question

我有一个深度学习的pytorch模型。在每个训练时期之后，我都会检查验证集的准确性，如果该准确性大于最后的最佳准确性，则会保存相应的模型和检查点。 现在，我想使用已经在简单数据集中进行训练的模型，并在较困难的数据集上进行微调（通过恢复对第二个数据集的训练）。显然，我无法达到从简单数据集获得的良好准确性，但是与仅对困难数据集进行训练（不对简单数据集进行预训练）相比，我得到的准确性更高。 我的问题是如何为第二个数据集（困难的一个）管理和保存最佳模型。

感谢您的指导。