模型前向传播不是单个tensor时，如何进行特殊配置

剪枝过程需要通过前向传播获取相关信息，默认模型输入是一个tensor。实际模型可能是多个变量，或一个dict，如下代码所示。

# 模型forward有多个输入
def forward(self, x, y, z):
    pass
# 模型forward输入是一个dict
def forward(self, {'x':x, 'y':y, 'z':z}):
    pass

这种情况下，需要通过torch.save(data, save_path)存下[x, y, z]列表或{'x':x, 'y':y, 'z':z}字典（batchsize为2），存为.pkl后缀的文件。该pickle文件地址记为pkl_data_path。

• search_algorithm.input_pickle_path：配置为pkl_data_path。
• trainer.input_pickle_path（可选）: 当待训练模型需要加载预训练模型权重，且预训练模型结构与待训练模型结构不同时，需要配置为pkl_data_path。