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。