确认load_file函数在safetensors.torch模块中: 在成功导入safetensors.torch模块后,你可以查看该模块中是否包含load_file函数。这通常可以通过查看模块的__all__属性或使用dir()函数来实现,但最直接的方法是尝试导入该函数(如上述代码所示)。如果导入没有报错,说明load_file函数确实存在于safetensors.torch模块中。
这里调用的许多函数都是safetensors库中的,如safe_open,safe_load_file等。这里首先调用metadata读取*.safetensors文件中的元数据,并查看该文件的格式,检查是否支持。若支持,则调用safe_load_file加载state_dict。 safe_load_file对应safetensors/torch.py/load_file函数,该函数的逻辑非常简单,对于每一个key,调用ge...
from safetensors.torch import load_file import torch import numpy as np from tqdm.auto import tqdm sf_filename = hf_hub_download("gpt2", filename="model.safetensors") pt_filename = hf_hub_download("gpt2", filename="pytorch_model.bin") torch_load_times = [] st_load_time = [] ...
在第二个示例中,我们将尝试保存使用torch.zeros创建的张量。为此,我们将使用save_file函数。 复制 importtorchfromsafetensors.torchimportsave_file,load_file tensors={"weight1": torch.zeros((1024,1024)),"weight2": torch.zeros((1024,1024))} save_file(tensors,"new_model.safetensors") 1. 2. 3...
加载时,同样使用safetensors的专用函数。 代码语言:javascript 复制 from safetensors.torchimportload_file # 加载模型权重 loaded_state_dict=load_file("model.safetensors")# 加载到模型中 model.load_state_dict(loaded_state_dict) 使用safetensors时,模型的加载和保存方式与直接使用PyTorch的.pt或.pth文件不...
加载时,同样使用safetensors的专用函数。 from safetensors.torch import load_file # 加载模型权重 loaded_state_dict = load_file("model.safetensors") # 加载到模型中 model.load_state_dict(loaded_state_dict) 使用safetensors时,模型的加载和保存方式与直接使用PyTorch的.pt或.pth文件不同,它提供了额外...
with rich.progress.open(checkpoint_file, 'rb') as f: buffer = io.BytesIO(f.read()) m = torch.load(buffer, map_location=device) and with safetensors, i have a choice of: m = safetensors.torch.load_file(checkpoint_file, device=device) but this only works with filename, it doe...
在第二个示例中,我们将尝试保存使用torch.zeros创建的张量。为此,我们将使用save_file函数。 importtorchfromsafetensors.torchimportsave_file,load_filetensors={"weight1":torch.zeros((1024,1024)),"weight2":torch.zeros((1024,1024))}save_file(tensors,"new_model.safetensors") ...