我现在有一个用torch写的模型，怎么样能把它按照transfrmers库的格式保存并用transformers读取

当你有基于PyTorch（Torch库）构建的模型，并想将其转换成Hugging Face Transformers库所支持的格式以便于加载和使用时，可以遵循以下步骤：

1. **将模型转换为PyTorch Hub或本地保存**:
- 首先，你需要确保你的模型实现了`nn.Module`接口。这通常意味着它包含一个`forward`函数。
- 使用`torch.jit.save()`方法将模型保存为一个`.pt`文件，例如：

     torch.jit.save(model, 'my_transformer_model.pt')

2. **封装到Transformers的`PreTrainedModel`类**:
- 如果你的模型需要添加特定的层或功能，你可以创建一个新的类，继承自`transformers.PreTrainedModel`。

      from transformers import PreTrainedModel, register_model

      class MyCustomTransformer(PreTrainedModel):
          def __init__(self, *args, **kwargs):
              super().__init__(*args, **kwargs)
              # 添加自定义初始化和结构

          def forward(self, input_ids, attention_mask=None, **model_args):
              # 定义模型前向传播过程

- 注册你的模型，这样其他人就可以通过`from_pretrained('your_model_name')`加载它：

     register_model("my_model", MyCustomTransformer)

3. **保存为Transformers兼容格式**:
- 现在，你可以像处理官方预训练模型一样保存它：

        my_model = MyCustomTransformer()  # 初始化模型实例
        model.save_pretrained('path/to/save/my_model')

4. **加载和使用**:
- 要加载已经保存的模型，用户可以这样操作：

        loaded_model = MyCustomTransformer.from_pretrained('path/to/save/my_model')
        inputs = {'input_ids': ...}  # 根据实际需求填充输入
        outputs = loaded_model(**inputs)