torch.export.save()

`torch.export.save()` 这个函数在PyTorch框架中并不存在。不过，如果你的意图是保存一个PyTorch模型，可以使用`torch.save()`函数。这个函数允许你将一个序列化的对象保存到一个文件中，通常用来保存训练好的模型的权重，以便之后可以重新加载它们。保存的文件可以是一个`.pt`或`.pth`文件。使用示例如下：

import torch

# 假设我们有一个模型实例 model 和它的状态字典 state_dict
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 使用 torch.save 保存模型的 state_dict
torch.save(model.state_dict(), PATH)

# 或者直接保存整个模型
torch.save(model, PATH)

在使用`torch.save()`时，你可以指定保存模型参数的路径和文件名。通常，保存整个模型或者保存模型的`state_dict`（包含模型的所有可学习参数）是两种常见的做法。

如果你想要使用`torch.save()`来保存其他类型的PyTorch对象（如`optimizer`状态、数据加载器状态等），可以同样采用类似的方式。

相关问题

torch.export.save和torch.save

`torch.save` 是 PyTorch 中用于序列化和持久化模型及张量的函数。它可以将一个 Python 对象保存到硬盘上，对象通常是一个 PyTorch `Tensor`，或者是一个模型对象（即一个包含可训练参数的 `nn.Module` 类实例）。保存的对象可以使用 `torch.load` 进行反序列化，这样就可以在之后重新加载模型或张量到内存中。

import torch

# 保存张量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
torch.save(tensor, 'tensor.pt')

# 保存模型
model = torch.nn.Linear(3, 4)
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pt')

`torch.export.save` 不是 PyTorch 的一个内置函数。可能你指的是 `torch.save` 或者是 PyTorch 的导出功能（例如 TorchScript 或者 ONNX），这些功能用于将模型转换为可以在不同环境中运行的格式。例如，TorchScript 允许将模型转换为 TorchScript 格式，这样就可以在没有 Python 依赖的环境中运行模型。

# 使用 TorchScript 导出模型
model = torch.jit.trace(model, example_input)
model.save('model_scripted.pt')

或者，使用 ONNX 导出模型，使其可以在支持 ONNX 的推理引擎上运行：

# 导出模型为 ONNX 格式
input_sample = torch.randn((1, 3, 224, 224))
torch.onnx.export(model, input_sample, "model.onnx")

在使用这些功能时，重要的是要理解你正在导出的模型需要在什么环境下运行，以及模型的输入输出接口是否与导出格式兼容。

torch.export.save(exported_model, 'mobilenet_v2_float.pt')

`torch.export.save` 是一个假设的函数，不是 PyTorch 官方库中的函数。在 PyTorch 中，通常使用的函数是 `torch.save`，用于保存模型或张量。如果我们将这个假设的函数看作是一个可能存在于某个特定版本或第三方库中的函数，那么它可能是用来保存一个经过 `torch.export` 方法导出的模型的。

在 PyTorch 中，`torch.save` 通常用于保存模型的状态字典（`model.state_dict()`）或者整个模型对象。例如，使用 PyTorch 官方的保存方法，保存一个模型的代码可能如下：

torch.save(model.state_dict(), 'mobilenet_v2_float.pt')

或者保存整个模型：

torch.save(model, 'mobilenet_v2_float.pt')

在上面的假设代码中，`exported_model` 应该是已经导出的模型对象，而 `'mobilenet_v2_float.pt'` 是要保存的文件路径和名称。`.pt` 是 PyTorch 默认的模型保存文件扩展名，代表模型文件。