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。

相关问题

torch版本为2.2时torch.export.save(exported_model, ‘mobilenet_v2_float.pt’)

在PyTorch 2.2版本中，使用`torch.export.save`函数保存模型的方式已经被更新。根据目前的API，你应该使用`torch.save`函数来保存模型。下面是如何使用`torch.save`来保存模型的示例：

import torch

# 假设 exported_model 是已经通过torch.export导出的模型实例
# torch.save(exported_model, 'mobilenet_v2_float.pt')

在这个示例中，`torch.save`函数用于将`exported_model`模型保存到一个文件中，文件名是'mobilenet_v2_float.pt'。保存的文件可以用于之后的模型加载和推理。

需要注意的是，PyTorch 2.0版本引入了`torch.export`来导出模型，这通常用于将PyTorch模型转换为 TorchScript 格式，后者可以用于模型的部署，例如在移动设备或者没有Python解释器的环境中运行。如果你的目标是保存模型的权重，而不是进行模型导出，那么应该使用`torch.save`。

torch.save(seq2seq_model.state_dict()解释

`torch.save(seq2seq_model.state_dict(), PATH)` 是一个 PyTorch 函数，用于将模型的参数保存到文件中。其中，`seq2seq_model.state_dict()` 返回一个字典，包含了模型中所有参数的名称及其对应的张量值。这个字典可以通过 `torch.load(PATH)` 函数重新加载回来。`PATH` 参数是要保存模型参数的文件路径。

因此，`torch.save(seq2seq_model.state_dict(), PATH)` 的作用就是将 `seq2seq_model` 模型的参数保存到指定路径的文件中。这样，在需要重新加载同一模型时，我们可以使用 `model.load_state_dict(torch.load(PATH))` 函数将保存的参数加载回来，从而获得相同的模型。