如果出于任何原因您想torch.save使用旧格式,请传递 kwarg_use_new_zipfile_serialization=False。 注意: 一种常见的PyTorch约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存张量。 例子: # Save to filex = torch.tensor([0,1,2,3,4]) torch.save(x,'tensor.pt')# Save to io.BytesIO bufferbuffer = io.BytesIO()...
input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0") input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0") input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0") # 定义输出的张量名称 output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name(...
字典中的键是参数名称,值是对应参数的张量(Tensor)。model.state_dict()的主要用途是保存和加载模型。通过调用torch.save()将model.state_dict()保存为文件后,可以使用torch.load()加载模型参数并将其应用到模型中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch.nn as nn #...
importtorchaudio waveform,sample_rate=torchaudio.load('foo.wav')# load tensor from file torchaudio.save('foo_save.wav',waveform,sample_rate)# save tensor to file 后端调度 默认情况下,在 OSX 和 Linux 中,torchaudio 使用 SoX 作为后端来加载和保存文件。可以使用以下命令将后端更改为SoundFile。有关...
cv2.imwrite(filename, input_tensor) tensor转pillow保存 defsave_image_tensor2pillow(input_tensor: torch.Tensor, filename):"""将tensor保存为pillow :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名"""assert(len(input_tensor.shape) == 4andinput_tensor.shape[0] == 1)#复制一...
# Save to file x = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4]) torch.save(x, 'tensor.pt') # Save to io.BytesIO buffer buffer = io.BytesIO() torch.save(x, buffer) torch.load('tensors.pt') torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu')) torch.load('tensors.pt', map_...
1torch.save()[source] 保存一个序列化(serialized)的目标到磁盘。函数使用了Python的pickle程序用于序列化。模型(models),张量(tensors)和文件夹(dictionaries)都是可以用这个函数保存的目标类型。 torch.save(obj, f, pickle_module=<module '...'>, pickle_protocol=2) ...
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: (1)torch.function,如torch.save(保存模型)等。 (2)tensor.function,如tensor.view(修改形状)等。 从存储的角度来讲,又可分为两类: (1)不会修改自身,如a.add(b),加法的结果会返回一个新的tensor。
defget_engine(max_batch_size=1, onnx_file_path="", engine_file_path="", \fp16_mode=False, int8_mode=False, save_engine=False,):"""Attempts to load a serialized engine if available, otherwise builds a new TensorRT engine and saves it.""...
将模型保存为Android可以调用的文件model=torch.load(model_pth)model.eval()# 模型设为评估模式device=torch.device('cpu')model.to(device)# 1张3通道224*224的图片input_tensor=torch.rand(1,3,224,224)# 设定输入数据格式mobile=torch.jit.trace(model,input_tensor)# 模型转化mobile.save(mobile_pt)# ...