1.PyTorch源码学习 - （13）模型的源码保存与加载
2.Spring 源码学习 13：initMessageSource
PyTorch源码学习 - （13）模型的保存与加载
在PyTorch源码中，模型的反码保存与加载是通过`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，补码而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。源码
在具体的反码实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，补码stmf3源码`torch._open_zipfile_writer`，源码`torch._open_zipfile_writer_file`，反码`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。补码根据文件或内存缓冲区创建流容器，源码进行对象的反码保存。`torch._save`则进一步封装了文件的补码打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，源码`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的反码读写。
对于模型加载，补码车贷源码`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，kafka源码剖析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，淘宝店铺源码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，为深度学习模型的金融平台源码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。
Spring 源码学习 ：initMessageSource
前言
阅读完registerBeanPostProcessors源码后，接下来就是initMessageSource这一步骤，其主要功能是初始化国际化文件。
按照惯例，首先通过官网了解国际化的用法，然后深入研究源码。
官网1..1. Internationalization using MessageSource[1]中提到，MessageSource的主要作用是使用国际化，定制不同的消息。
需要注意的是，MessageSource定义的Bean名称必须为messageSource，如果找不到则会默认注册DelegatingMessageSource作为messageSource的Bean。
1. 创建国际化文件
2. 声明MessageSource
在JavaConfig中声明MessageSource，记得名字一定要叫做messageSource！
3. 测试结果
执行后输出结果如下：
了解了国际化是如何使用的之后，再看看这一步的源码，就知道其作用了！
initMessageSource源码
这块源码唯一值得关注的地方就是，Bean的名称必须要是messageSource。
总结
本文通过官网，了解到什么是国际化，以及国际化的使用，并结合代码和源码，知其然，知其所以然。
当然本文需要注意的地方就是国际化MessageSource的Bean名称要必须为messageSource。
