1.open是源码什么意思？
2.PyTorch源码学习 - （13）模型的保存与加载
open是什么意思？
“open”的意思是“开，打开；开封，源码开启；开放的源码，营业的源码；开着的，敞开的源码”等等，下面是源码体感 拳 源码关于这个单词的详解。open
英 [ˈəʊpən] 美 [ˈoʊpən]
adj. 开放的源码，营业的源码；开着的，敞开的源码；（身体部位）张开的；（肠）通畅的；未封的；未系好的，未扣上的源码；露天的；开阔的，未围上的源码；无顶的，无遮盖的源码；开放式的；可通行的，畅通的源码；伸开的，展开的源码；坦率的；不保密的，公开的源码；会受到……的，会被……的；（球门或比赛中其他攻击的对象）无严密防守的；（城镇或城市）被正式宣布不设防的；人人可以参加的，对公众开放的；（比赛、建筑物等）对特定群体开放的；（机会、选择等）可利用的dilate源码解析，可得到的；思想开明的；尚未决定的；（银行账户）已开通的；（文件夹、文档等）正在使用中的；（伤口）外露的；（胜利者）赢得公开赛的；（票子）未注明旅行日期的；<英>（支票）未签注的；（数）（集合）开的；（元音）开的；（音节）以元音结尾的；（乐）开放的 ；（电路）开路的，断路的；（纺织品）松散的
v. 开，打开；开封，开启；（使）（眼睛）睁开；张开（嘴巴）；翻开；展开；开放（被封的道路、边界等）；（使）开始营业，（使）开门 ；（使）开张，（使）开办；为（大楼等）举行揭幕典礼；（股市）开盘，开市；着手；上映，购物源码商城开幕；以……开篇，以……开头（open with sth.）；（某段时期）开始；启动（计算机程序或文件）；（在银行等处）开立（账户）；通往，通向；展现；（驶过海岬或其他挡住视线的障碍物而）看见；（桥牌）开始叫牌；使（心灵）更善于接受的 ；断开（电路）；（使）（机会、可能性等）出现，（使）产生；更畅谈，更直言（open out/up）；使（肠胃）畅通
n. 户外，野外（the open） ；公开状态，众所周知（the open）；公开赛（Open）；电流意外断路
[ 复数 opens 第三人称单数 opens 现在分词 opening 过去式 opened 过去分词 opened 比较级 opener或more open 最高级 openest或most open ]
词组短语
open up 打开；开发；开始；展示，揭露
in the open 在户外；在野外
open the door 开门
in open 公开地
open source [计]开放源码；开放资源
open space 空地；休憩用地；露天场所
open policy 开放政策；预定保险单；开口保险单
open pit 露天采矿的ssr源码修改
open market 公开市场；自由市场
近义词
adj. [电]公开的；敞开的；空旷的；坦率的；营业着的
honest , transparent
vi. 开始；展现
proceed , lie
vt. 公开；打开
crack , disclose
n. 公开；空旷；户外
publicity , daylight
同根词
词根： open
adj.
opening 开始的
n.
opening 开始；机会；通路；空缺的职位
openness 公开；宽阔；率真
opener [五金] 开启工具；开启的人
v.
opening 开放（open的ing形式）；打开；公开
词语辨析
open, unfold
这组词都有“打开”的意思，其区别是：
open 普通用词，指把原来关起来或盖紧的东西打开。
unfold 主要指把原来包好、卷好或叠好的东西再打开。
双语例句
She yanked open the drawer.
她猛地拉开了抽屉。
The door was propped open.
门被支开着。
What if the parachute doesn't open?
降落伞打不开怎么办？
She swung the door open.
她把门推开。
I tore open the package.
我撕开了那个包裹。
PyTorch源码学习 - （）模型的app源码 修改保存与加载
在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。
在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。
对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。
实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。
在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。
整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。
