训练之后dat越来越大是因为这sample for preview这个预览样本的数据越来越多没截完，还有下面的列表（list）也是
我不懂这个，关于这个数组ai的看法是：这个数组是 SAEHD 模型中卷积层（Convolution Layer）的权重参数——SAEHD 的核心是卷积神经网络（CNN），卷积层是提取人脸特征、生成换脸图像的核心组件，而这个多维数组就是卷积层的 “过滤器 / 核” 参数，是模型训练过程中 “学出来的核心知识”。
列表（list）则是按神经网络层的顺序存储这些权重（比如索引 1 对应模型的第 2 个卷积层），数组（array）是该层的具体权重值。
但是对于替换 dat 的看法是：SAEHD_data.dat里的四层嵌套数组：暂时变，随后被覆盖
替换 dat 后，打开模型的第一时间：dat 里的四层数组是模型 B 的随机初始化值（空白作业本）；
模型加载完成后：软件会自动读取.npy文件（模型 A 的笔记本），把核心权重写入 dat 的缓存区 —— 此时 dat 里的四层数组会被替换回模型 A 的训练后权重（作业本上重新抄了笔记本的内容）。
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