可以使用深度学习框架中的模型保存和加载功能来实现。在训练网络模型时，可以使用模型的保存功能将训练好的模型保存下来，以便在之后的使用中直接调用。在比较不同版本的网络时，只需要通过加载不同版本的模型文件，再分别对它们进行测试，得到它们的性能指标来进行比较。

代码示例（以PyTorch为例）：

训练模型并保存

model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) ... for epoch in range(10): ... torch.save(model.state_dict(), "model_epoch{}.pth".format(epoch))

加载模型并测试

model1 = Net() model1.load_state_dict(torch.load("model_epoch1.pth")) ... test_loss, test_acc = test(model1, testloader) print("Model 1: Test accuracy =", test_acc)

model2 = Net() model2.load_state_dict(torch.load("model_epoch5.pth")) ... test_loss, test_acc = test(model2, testloader) print("Model 2: Test accuracy =", test_acc)

比较不同版本的模型性能

if test_acc1 > test_acc2: print("Model 1 is better!") else: print("Model 2 is better!")