torch.save(tensor_data, 'tensor_data.pt') 在上面的代码中,tensor_data是要保存的Tensor对象,'tensor_data.pt'是保存文件的路径和名称。PyTorch默认使用.pt或.pth作为文件扩展名,表示这是一个PyTorch张量文件。 验证Tensor已成功保存至指定文件: 为了验证Tensor是否已成功保存到
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()...
存储并读取一个从字符串映射到Tensor的字典。 torch.save({'x': x, 'y': y}, 'xy_dict.pt') xy = torch.load('xy_dict.pt') xy 1. 2. 3. 输出: {'x': tensor([1., 1., 1.]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])} 1. 2. 读写模型 2.1state_dict 在PyTorch中,Module的可学...
1. 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor。save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化,然后将序列化的对象保存到disk,使用save可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而load使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 下面的例子创建了Tensor变量x,并将其存在文件...
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename): """ 将tensor保存为图片 :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名 """ assert (len(input_tensor.sha...
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) ...
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) ...
·通过save函数和load_state_dict函数可以很方便地读写模型的参数。 二、读写tensor import torch import torch.nn as nn # 1.创建x,并将其存入文件名为的文件里 x = torch.ones(5) torch.save(x, '') # 2.将数据从存储的文件读回内存 y = torch.load('') ...
添加描述 例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>># 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)
Tensors复习 importtorch 一些基本的张量操作。首先,仅介绍几种创建张量的方法: z=torch.zeros(5,3)print(z)print(z.dtype)---tensor([[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.]])torch.float32 上面,我们创建了一个充满零的...