pickle_protocol(int) – 可以指定覆盖默认协议 PyTorch 1.6 版本改用torch.save新的基于 zipfile 的文件格式。torch.load仍然保留加载旧格式文件的能力。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。
torch.save / torch.load 如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等。 torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=None) ob...
1 toch.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) 示例 保存整个模型 torch.save(model,...
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) 示例: 保存整个模型: torch.save(model...
1 torch.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) ...
1 torch.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) ...
pickle_module– 用来pickling元数据和对象的模块 pickle_protocol– 是否可以指定重写默认协议 注意 一种常见的PyTorch约定是使用.pt文件扩展名保存张量。 警告: 如果你使用Python2, torch.save()不支持StringIO.StringIO作为有效的类似文件的对象。这是因为写方法应该返回bytes写的数量,StringIO.write()不做这个。请...
pickle_protocol– 是否可以指定重写默认协议 注意 一种常见的PyTorch约定是使用.pt文件扩展名保存张量。 警告: 如果你使用Python 2, torch.save()不支持StringIO.StringIO作为有效的类似文件的对象。这是因为写方法应该返回bytes写的数量,StringIO.write()不做这个。请使用io.BytesIO作为替代。
pickle_module: 用于 pickling 元数据和对象的模块 pickle_protocol: 可以指定来覆盖默认协议 """return_with_file_like(f,"wb",lambdaf:_save(obj,f,pickle_module,pickle_protocol))def_save(obj,f,pickle_module,pickle_protocol):importtorch.nnasnn ...
pickle_protocol – 指定pickle protocal 可以覆盖默认参数torch.load[source]torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/home/jenkins/miniconda/lib/python3.5/pickle.py'>)从磁盘文件中读取一个通过torch.save()保存的对象。 torch.load() 可通过参数map_location 动态地进行内存...