PyTorch的torch.export API可以生成深度学习模型的标准化表示，适用于无Python环境的部署。随着模型复杂性的增加，开发者需要验证大型模型是否能成功导出为GPU程序。为此，PyTorch提供了使用假张量构建假模型的方法，以验证导出兼容性。通过在FakeTensorMode中创建模型，开发者可以在不同设备上测试模型导出，确保无实际数据分配。