Flax API

safetensors.flax.load_file

< 原始碼 >

( filename: typing.Union[str, os.PathLike] ) → Dict[str, Array]

參數

filename (str 或 os.PathLike) — 包含張量的檔案名稱。

Dict[str, Array]

以名稱為鍵 (key)、Array 為值 (value) 的字典。

將 safetensors 檔案載入為 Flax 格式。

範例

from safetensors.flax import load_file

file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
loaded = load_file(file_path)

safetensors.flax.load

< 原始碼 >

( data: bytes ) → Dict[str, Array]

參數

data (bytes) — safetensors 檔案的內容。

Dict[str, Array]

以名稱為鍵 (key)、CPU 上的 Array 為值 (value) 的字典。

從純位元組 (pure bytes) 將 safetensors 檔案載入為 Flax 格式。

範例

from safetensors.flax import load

file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
with open(file_path, "rb") as f:
    data = f.read()

loaded = load(data)

safetensors.flax.save_file

< 原始碼 >

( tensors: typing.Dict[str, jax.Array] filename: typing.Union[str, os.PathLike] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → None

參數

tensors (Dict[str, Array]) — 要保存的張量。張量必須是連續且密集的 (contiguous and dense)。
filename (str 或 os.PathLike) — 我們要保存到的檔案名稱。
metadata (Dict[str, str], 選填, 預設為 None) — 您可能想保存在標頭中的可選純文字元數據。例如，這對於指定關於底層張量的更多資訊很有用。這純粹是資訊性質的，不會影響張量的載入。

None

將張量字典保存為 safetensors 格式的原始位元組。

範例

from safetensors.flax import save_file
from jax import numpy as jnp

tensors = {"embedding": jnp.zeros((512, 1024)), "attention": jnp.zeros((256, 256))}
save_file(tensors, "model.safetensors")

safetensors.flax.save

< 原始碼 >

( tensors: typing.Dict[str, jax.Array] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → bytes

參數

tensors (Dict[str, Array]) — 要保存的張量。張量必須是連續且密集的 (contiguous and dense)。
metadata (Dict[str, str], 選填, 預設為 None) — 您可能想保存在標頭中的可選純文字元數據。例如，這對於指定關於底層張量的更多資訊很有用。這純粹是資訊性質的，不會影響張量的載入。

bytes

代表該格式的原始位元組。

將張量字典保存為 safetensors 格式的原始位元組。

範例

from safetensors.flax import save
from jax import numpy as jnp

tensors = {"embedding": jnp.zeros((512, 1024)), "attention": jnp.zeros((256, 256))}
byte_data = save(tensors)

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safetensors.flax.load_file

safetensors.flax.load

safetensors.flax.save_file

safetensors.flax.save