def save(input, path, protocol=2, mode='torch'): dirname = os.path.dirname(path) makedir_exist_ok(dirname) if mode == 'torch': torch.save(input, path, pickle_protocol=protocol) elif mode == 'numpy': np.save(path, input, allow_pickle=True) else: raise ValueError('Not valid save mode') return

这个函数的目的是将输入对象保存到指定路径。它有几个参数：

- `input`: 要保存的对象。
- `path`: 要保存到的文件路径。
- `protocol`: pickle 协议的版本，默认为 2。
- `mode`: 保存模式，可选值为 'torch' 或 'numpy'。
- `torch.save()` 函数用于保存 PyTorch 模型和张量。
- `np.save()` 函数用于保存 NumPy 数组。

根据保存模式的不同，函数会使用不同的方法来保存对象。如果模式为 'torch'，则使用 `torch.save()` 函数保存对象；如果模式为 'numpy'，则使用 `np.save()` 函数保存对象。

函数最后会返回一个值。

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def save_checkpoint(state, is_best, save_path, filename='checkpoint.pth.tar'): torch.save(state, os.path.join(save_path,filename)) if is_best: shutil.copyfile(os.path.join(save_path,filename), os.path.join(save_path,'model_best.pth.tar'))

这段代码是用于保存训练过程中的模型检查点的函数。下面是代码的解释：

- `save_checkpoint` 函数会接收以下参数：`state`（包含模型和优化器状态的字典）、`is_best`（一个布尔值，表示当前模型是否是最佳模型）、`save_path`（保存检查点的路径）和可选的 `filename`（保存检查点的文件名，默认为 "checkpoint.pth.tar"）。
- 首先，函数会使用 `torch.save` 函数将状态 `state` 保存到指定路径和文件名的文件中。
- 如果 `is_best` 为 `True`，则将保存的文件复制到一个名为 "model_best.pth.tar" 的文件中，表示这是目前为止的最佳模型。

这个函数的作用是将模型和优化器的状态保存为检查点文件，以便在需要时进行恢复或加载。如果 `is_best` 参数为 `True`，还会将最佳模型保存在另一个文件中。

def save(index, saveDict,modelDir='checkpoint',pthType='epoch'): if os.path.dirname(modelDir)!='' and not os.path.exists(os.path.dirname(modelDir)): os.makedirs(os.path.dirname(modelDir)) torch.save(saveDict, modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, index))

这段代码定义了一个保存模型的函数`save()`。函数接受以下参数：

- `index`：表示当前的索引或者轮次。
- `saveDict`：表示要保存的模型字典或者状态。
- `modelDir`：表示保存模型的目录，默认为`checkpoint`。
- `pthType`：表示保存模型的类型，默认为`epoch`。

函数的功能是将模型保存到指定的目录下，并使用给定的索引和类型命名保存的文件。具体操作如下：

1. 首先，通过检查`modelDir`中指定的目录是否存在，如果不存在则创建该目录（如果`modelDir`中包含父目录，则也会创建父目录）。
2. 然后，使用`torch.save()`函数将`saveDict`保存为`.pth`文件到`modelDir`目录下。文件名的格式为`encoder_{pthType}_{index:08d}.pth`，其中`{pthType}`和`{index}`会根据参数的值进行替换。

这个函数的作用是方便保存训练过程中的模型，并且可以根据需要自定义保存的目录和文件名。