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。

PyTorch 2引入torch.export功能，允许将模型导出为静态图以优化推理性能。自定义操作可通过无状态的torch.ops或有状态的torch.classes定义。导出时需避免数据依赖形状和控制流，以确保模型可静态表示。导出的模型可在Python中保存和加载，但在C++中需使用AOTInductor或Executorch进行优化和编译，确保模型无图断裂是推理的关键。

这篇文章介绍了一本关于OpenCV应用开发的书籍和一个基于Deeplabv3+和ResNet34构建的人体分割模型。作者分享了模型导出和结构的代码，并展示了推理结果。此外，还提到了OpenCV实验大师工具软件和工作流引擎库，以及它们的下载地址。