跨平台保存模型

PyTorch在训练过程中，通常使用torch.save()来保存Checkpoint文件，为了支持NPU训练出的模型权重或模型可以跨平台使用，需要在模型存储前将模型或tensor放在CPU上进行存储，示例如下：

# 将模型放置在cpu上 
model = model.cpu()      
# 创建保存路径      
PATH = "state_dict_model.pt"      
# 保存模型      
torch.save(model.state_dict(), PATH)