2.7 序列化(保存)tensor
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了2.7 序列化(保存)tensor相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
可以直接调用tensor的save和load方法对tensor进行保存和读取.
保存:
读取:
或者
但是这样保存下来的只能被Pytorch所识别。可以利用 h5py 库进行通用格式的保存。
首先要转换成numpy数组,然后调用 create_dataset 函数,保存为hdf5格式的文件
这里的 coords是我们定义的key值。hdf5格式的文件是基于key-value保存的,所以我们在保存的时候要指定一个key。
hdf5文件支持从硬盘上部分读取,比如我们只读取coords的部分数据
当文件指针被打开,或者数据集被加载时,pytor不会马上加载数据,之后当我们需要取具体的数据时,才会从硬盘上读取我们
所需要的数据。读取到的数据可以看做是一个numpy数组。因此我们可以直接把读取到的数据转换成tensor。
最后,记得关闭文件。
以上是关于2.7 序列化(保存)tensor的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pandas - Python 2.7:如何将时间序列索引转换为一天中的秒数?
使用 Python >= 2.7 将嵌套的命名元组序列化为 JSON