class_docstr: 实现了 **PaddlePaddle** 框架训练功能的基本 Driver。
  
  这个类被以下子类继承：
  
  1. :class:`~fastNLP.core.drivers.paddle_driver.PaddleSingleDriver`：实现了使用单卡和 ``cpu`` 训练的具体功能；
  2. :class:`~fastNLP.core.drivers.paddle_driver.PaddleFleetDriver`：实现了使用 ``fleet`` 分布式训练 API 进行集群式分布式训练的具体功能；
  
  .. warning::
  
      您不应当直接初始化该类，然后传入给 ``Trainer``，换句话说，您应当使用该类的子类 ``PaddleSingleDriver`` 和 ``PaddleDDPDriver``，而不是
      该类本身。
  
  .. note::
  
      您可以在使用 ``PaddleSingleDriver`` 和 ``PaddleFleetDriver`` 时使用 ``PaddleDriver`` 提供的接口。
  
  :param model: 训练时使用的 **PaddlePaddle** 模型
  :param fp16: 是否开启混合精度训练
  :param paddle_kwargs:
docstr: 将模型保存到 ``filepath`` 中。
  
  :param filepath: 保存文件的文件位置（需要包括文件名）。
  :param only_state_dict: 是否只保存模型的 ``state_dict``；如果为 ``False``，则会调用 ``paddle.jit.save`` 
      函数保存整个模型的参数，此时需要传入 ``input_spec`` 参数。
  :kwargs:
      * *input_spec* -- 描述存储模型 ``forward`` 方法的输入；
        当 ``only_state_dict`` 为 ``False`` 时必须传入，否则加载时会报错。您可以通过 ``InputSpec`` 或者示例 ``Tensor``
        进行描述。详细的使用方法可以参考 **PaddlePaddle** `关于 paddle.jit.save 函数的文档 <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/jit/save_cn.html#save>`_。
code: def save_model(
      self, filepath: str, only_state_dict: bool = True, **kwargs
  ):
      r"""
      将模型保存到 ``filepath`` 中。
  
      :param filepath: 保存文件的文件位置（需要包括文件名）。
      :param only_state_dict: 是否只保存模型的 ``state_dict``；如果为 ``False``，则会调用 ``paddle.jit.save``
          函数保存整个模型的参数，此时需要传入 ``input_spec`` 参数。
      :kwargs:
          * *input_spec* -- 描述存储模型 ``forward`` 方法的输入；
            当 ``only_state_dict`` 为 ``False`` 时必须传入，否则加载时会报错。您可以通过 ``InputSpec`` 或者示例 ``Tensor``
            进行描述。详细的使用方法可以参考 **PaddlePaddle** `关于 paddle.jit.save 函数的文档 <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/jit/save_cn.html#save>`_。
      """
      model = self.unwrap_model()
      if isinstance(filepath, Path):
          filepath = str(filepath)
      if only_state_dict:
          states = {
              name: param.cpu().detach().clone()
              for name, param in model.state_dict().items()
          }
          paddle.save(states, filepath)
      else:
          # paddle 在保存整个模型时需要传入额外参数
          input_spec = kwargs.get("input_spec", None)
          if input_spec is None:
              raise ValueError(
                  "To save the whole Paddle Layer, parameter `input_spec` is needed."
              )
          paddle.jit.save(model, filepath, input_spec)
  
imports: import os
  import random
  from typing import Union, Optional, Dict, Any
  from pathlib import Path
  from functools import partial
  from dataclasses import dataclass
  import numpy
  from .utils import _build_fp16_env, optimizer_state_to_device, DummyGradScaler
  from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_PADDLE
  from fastNLP.core.drivers.driver import Driver
  from fastNLP.core.utils import apply_to_collection, paddle_move_data_to_device
  from fastNLP.core.utils.paddle_utils import _convert_data_device
  from fastNLP.envs import FASTNLP_MODEL_FILENAME, FASTNLP_CHECKPOINT_FILENAME, FASTNLP_GLOBAL_RANK, rank_zero_call
  from fastNLP.core.log import logger
  from fastNLP.core.dataloaders import OverfitDataLoader
  from fastNLP.core.samplers import ReproducibleBatchSampler, ReproducibleSampler, ReproduceBatchSampler, RandomSampler
label_desc: Use image node_id 9 for calling the PaddleDriver obj's underlying member method code with example usage: obj.save_model(filepath, only_state_dict) without return types