Tensorflow API

safetensors.tensorflow.load_file

< 原始碼 >

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

參數

filename (str, 或 os.PathLike)) — 包含 tensor 的檔案名稱

Dict[str, tf.Tensor]

以名稱為鍵 (key)、tf.Tensor 為值 (value) 的字典

將 safetensors 檔案載入為 tensorflow 格式。

範例

from safetensors.tensorflow import load_file

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

safetensors.tensorflow.load

< 原始碼 >

( data: bytes ) → Dict[str, tf.Tensor]

參數

data (bytes) — safetensors 檔案的內容

Dict[str, tf.Tensor]

以名稱為鍵 (key)、位於 CPU 上的 tf.Tensor 為值 (value) 的字典

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

範例

from safetensors.tensorflow import load

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

loaded = load(data)

safetensors.tensorflow.save_file

< 原始碼 >

( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] filename: typing.Union[str, os.PathLike] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → None

參數

tensors (Dict[str, tf.Tensor]) — 輸入的 tensors。Tensors 必須是連續且稠密的。
filename (str, 或 os.PathLike)) — 我們要儲存進去的檔案名稱。
metadata (Dict[str, str], 可選, 預設為 None) — 您可能希望儲存在標頭 (header) 中的僅文字元數據。例如，這對於指定關於底層 tensor 的更多資訊非常有用。這純粹是資訊性的，不會影響 tensor 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.tensorflow import save_file
import tensorflow as tf

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

safetensors.tensorflow.save

< 原始碼 >

( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → bytes

參數

tensors (Dict[str, tf.Tensor]) — 輸入的 tensors。Tensors 必須是連續且稠密的。
metadata (Dict[str, str], 可選, 預設為 None) — 您可能希望儲存在標頭 (header) 中的僅文字元數據。例如，這對於指定關於底層 tensor 的更多資訊非常有用。這純粹是資訊性的，不會影響 tensor 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.tensorflow import save
import tensorflow as tf

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

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safetensors.tensorflow.load

safetensors.tensorflow.save_file

safetensors.tensorflow.save