本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
将 Tensor 保存为 pth 文件再加载即可。这种方法对于不同 device 的服务器之间的算子测试，以及保存 size 很大的 Tensor 非常方便。
a=torch.randn([3,4],device='cpu')
torch.save(a,"a.pth") # 保存Tensor为pth文件
b=torch.load("a.pth",map_location="cuda:0") # 指定加载的device
print(b)
输出：
tensor([[-0.2660, 0.5144, 0.3616, 1.5060],
[-1.0543, 2.4541, -0.3537, -0.1083],
[ 0.0604, 2.6085, -2.9730, -1.0179]], device='cuda:0')
