Safetensors
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PaddlePaddle API
safetensors.paddle.load_file
< source > ( filename: typing.Union[str, os.PathLike] device = 'cpu' ) → Dict[str, paddle.Tensor]
引數
- filename (
str 或 os.PathLike) — 包含張量的檔名 - device (
Union[Dict[str, any], str], 可選, 預設為 cpu) — 載入後張量需要位於的裝置。可用選項是所有常規的 paddle 裝置位置
返回
Dict[str, paddle.Tensor]
包含名稱為鍵，值為 paddle.Tensor 的字典
將 safetensors 檔案載入為 paddle 格式。
示例
from safetensors.paddle import load_file
file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
loaded = load_file(file_path)
safetensors.paddle.load
< source > ( data: bytes device: str = 'cpu' ) → Dict[str, paddle.Tensor]
引數
- data (
bytes) — safetensors 檔案的內容
返回
Dict[str, paddle.Tensor]
包含名稱為鍵，值為 CPU 上 paddle.Tensor 的字典
從純位元組資料載入 safetensors 檔案為 paddle 格式。
示例
from safetensors.paddle import load
file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
with open(file_path, "rb") as f:
data = f.read()
loaded = load(data) safetensors.paddle.save_file
< source > ( tensors: typing.Dict[str, paddle.Tensor] filename: typing.Union[str, os.PathLike] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → None
引數
- tensors (
Dict[str, paddle.Tensor]) — 要儲存的張量。張量需要是連續且密集的。 - filename (
str 或 os.PathLike) — 我們要儲存到的檔名。 - metadata (
Dict[str, str], 可選, 預設為 None) — 您可能想要儲存在檔案頭中的可選純文字元資料。例如，指定有關底層張量的更多資訊可能很有用。這純粹是資訊性的，不影響張量載入。
將張量字典以 safetensors 格式儲存為原始位元組。
示例
from safetensors.paddle import save_file
import paddle
tensors = {"embedding": paddle.zeros((512, 1024)), "attention": paddle.zeros((256, 256))}
save_file(tensors, "model.safetensors") safetensors.paddle.save
< source > ( tensors: typing.Dict[str, paddle.Tensor] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → bytes
引數
- tensors (
Dict[str, paddle.Tensor]) — 要儲存的張量。張量需要是連續且密集的。 - metadata (
Dict[str, str], 可選, 預設為 None) — 您可能想要儲存在檔案頭中的可選純文字元資料。例如，指定有關底層張量的更多資訊可能很有用。這純粹是資訊性的，不影響張量載入。
代表該格式的原始位元組
將張量字典以 safetensors 格式儲存為原始位元組。
示例
from safetensors.paddle import save
import paddle
tensors = {"embedding": paddle.zeros((512, 1024)), "attention": paddle.zeros((256, 256))}
byte_data = save(tensors) < > 在 GitHub 上更新
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