要保存和恢复自动求导状态，可以使用 PyTorch 中的 torch.save() 和 torch.load() 函数来实现。以下是一个包含代码示例的解决方法：

保存自动求导状态：

import torch

# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 创建自动求导状态字典
state = {'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict()}

# 保存自动求导状态
torch.save(state, 'auto_grad_state.pth')

恢复自动求导状态：

import torch

# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 加载自动求导状态
state = torch.load('auto_grad_state.pth')

# 恢复模型和优化器的状态
model.load_state_dict(state['model'])
optimizer.load_state_dict(state['optimizer'])

在上述示例中，我们先创建了一个模型和一个优化器，然后使用 torch.save() 函数保存了模型和优化器的状态字典。状态字典包含了模型的参数和优化器的状态信息。接下来，我们使用 torch.load() 函数加载了保存的状态字典，并使用 load_state_dict() 方法将状态恢复到模型和优化器中。

注意：在恢复自动求导状态之前，需要确保模型和优化器的结构与保存时的一致，否则可能会导致加载失败。