Okay I could now load the model.
But for some reasons I get different accuracy with the loaded weights. I used the same test images in the same order. Im pretty confused now.
Thats my test method:
def test(test_data):
    """
            Testfunktion
    """
    correct = 0
    total = 0
    for data in test_data:
        images, labels = data
        labels = Variable(torch.Tensor(labels))
        images = Variable(images)
        outputs = net(images)

        predicted = outputs.data.max(1, keepdim=True)[1]
        labels = labels.data.max(1, keepdim=True)[1]

        # Bestimmung der Anzahl der Testdaten
        total += labels.size(0)

        # Aufsummieren der korrekten Vorhersagen
        correct += (predicted == labels).sum()

    z.write('Accuracy of the network on the %d test images after epoche %d: %.2f %%\n' % (total, epoch+1, 100 * correct / total))

And I call the method after every epoch of training here:
for epoch in range(epochen):
    """ 
        Trainingsprozess in Epochen
    """
    # Netz wird auf Trainieren gestellt
    net.train()

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_data, 0):

        # Daten und Label der Traingsdaten
        inputs, labels = data

        # Zusammenfassen der Eingabetensoren in Variablen. ( Wird benötigt für den rückwärtsgerichteten Weg)
        inputs, labels = Variable(inputs), Variable(torch.Tensor(labels))

        # Zurücksetzen der Gradienten.
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimieren(Gewichte updaten)
        outputs = F.softmax(net(inputs),dim=1)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # Darstellung einer Statstik
        running_loss += loss.data

        # Der Fehler jedes 50. Batches wird ausgegeben.
        if i % 50 == 49:
            print('[Epoche: %d Batch: %d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 50))
            running_loss = 0.0

    # Netz wird auf Testen gestellt. (Gewichte sind fest)
    net.eval()

    # Aufrufen der Testfunktion
    test(test_data)