使用PyTorch这一强大的深度学习框架时，`torch.save`方法无疑是最直接且高效的选择

    该方法不仅支持将模型参数（即权重）单独保存，还能一并保存模型的优化器状态、调度器信息等，为训练过程的断点续训提供了极大便利

     采用`torch.save`保存模型权重，不仅保障了数据的完整性与安全性，还通过序列化机制简化了数据交换过程

    在模型部署或迁移至不同环境时，仅需加载保存的权重文件，即可快速恢复模型状态，极大地提升了研发