Tensor的保存与获取

最新推荐文章于 2024-04-11 21:52:29 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-11 21:52:29 发布 · 976 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #tensorflow #人工智能

本文详细介绍了如何使用TensorFlow的saved_model模块来保存和恢复Tensor类型的数据。通过saved_model.utils.get_tensor_from_tensor_info函数，可以将读取到的TensorInfo转换回Tensor。文章引用了两篇相关博客作为参考，帮助读者理解并实践模型的保存和加载过程。

通过saved_model进行保存Tensor类型数据

读取时得到的数据是TensoInfo类型

获取到的TensoInfo转为Tensor

tf.saved_model.utils.get_tensor_from_tensor_info(tensor_info, graph=None, import_scope=None)

主要借鉴下面两篇文章：

记录：tf.saved_model 模块的简单使用（TensorFlow 模型存储与恢复） - 买白菜不用券 - 博客园

tensorflow模型保存（三）——tensorflow1.x版本的savedmodel格式的模型保存与加载_LoveMIss-Y的博客-优快云博客

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Toill

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

将GPU的Tensor数据保存至本地查看

qq_41657873的博客

10-13

1284

step1：将GPU转换为CPU 由于不能对GPU上的tensor直接操作，所以需要先将其转化为CPU数据 # GPU张量->CPU result = result.cuda().data.cpu().numpy() step2：保存数据 aaa = sequence_output.data.cpu().numpy() np.savetxt('result.txt',aaa) ...

Python将张量tensor/列表list/numpy array/字典dict 保存到本地

热门推荐

hxxjxw的博客

06-25

1万+

x = torch.rand(4,5) torch.save(x, "myTensor.pt") y = torch.load("myTensor.pt") print(y)

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PyTorch 学习笔记（二）：张量、变量、数据集的读取、模组、优化、模型的保存和加载

h__ang的博客

04-21

6256

一. 张量 PyTorch里面最基本的操作对象就是Tensor，Tensor是张量的英文，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor和numpy的ndarray可以相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。我们先介绍...

一些小技巧——保存tensor和读取tensor

vegetable_me的博客

03-28

5013

保存和加载tensor到本地文件

tensor数据的保存--方便下次直接调用

m0_75015083的博客

04-11

388

【代码】tensor数据的保存--方便下次直接调用。

根据tensor的名字获取变量的值方式

09-18

本篇将介绍两种方法，通过tensor的名字来获取变量的值。首先，让我们回顾一下示例中的代码。这里创建了一个随机输入`input`，然后通过`slim.fully_connected`函数构建了一个全连接层，这会隐式地创建权重`w`和偏置...

tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor的实例讲解

09-20

本文将深入讲解如何使用TensorFlow Saver来保存和恢复指定的Tensor。首先，我们要理解在TensorFlow中，所有的计算图节点都有一个唯一的名称，这包括我们创建的变量如权重和偏置。在上述例子中，卷积层的权重和偏置...

tensor保存数据至excel

03-02

### 将 Tensor 数据导出至 Excel 文件为了实现将 `tensor` 数据导出到 Excel...这段代码展示了怎样从张量开始直到最终保存为 Excel 表格的过程。注意，在某些情况下可能还需要调整列名或其他细节以满足具体需求[^4]。

plt如何将tensor保存成三通道图片

最新发布

07-07

用户的问题：如何将tensor保存为三通道图片，使用matplotlib.pyplot（plt）保存。 2. 引用[1]中给出了一个例子：将tensor调整维度为(长,宽,通道数)然后保存。 3. 引用[2]和[3]提到了格式转换，但用户明确要求使用...

保存tensor至本地文件

欢迎来到打不死的小强的专栏

05-21

1万+

由于实验过程需要，将中间结果tensor保存至本地文件，这里利用numpy库中的savez函数来实现，具体的代码如下 # 首先将要保存的tensor从计算图中分离出来，这里用到detach函数 enc = by_latent.detach().cpu().numpy() 因为用的是savez函数来实现保存，所以直接拿来用就可以，保存的默认文件后缀是*.npz np.savez("/test/en...

TensorFlow保存TensorBoard图像操作

09-16

主要介绍了TensorFlow保存TensorBoard图像操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

tensorflow常用保存

taozhulin的专栏

06-24

357

1、tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis) t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat...

8 读取和存储Tensor

qq_45654059的博客

08-18

379

torch.save(tensor,'xxx.pt') l = torch.load('xxx.pt') # 储存一个tensor列表 torch.save([x,y],'xy.pt') #储存一个tensor字典 torch.save({'x':x,'y':y},'xy_dict.pt') 保存和加载模型 torch.save(model.state_dict(),PATH)# 后缀为.pt model = TheModelClass(*args,**kwargs) model.load_state_d

tensor.clone() 和 tensor.detach()

qq_42992919的博客

02-04

1686

tensor.clone() 和 tensor.detach() 1 tensor.clone() clone(memory_format=torch.preserve_format)→ Tensor 返回tensor的拷贝，返回的新tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型。原tensor的requires_grad=True clone()返回的tensor是中间节点，梯度会流向原tensor，即返回的tensor的梯度会叠加在原tensor上 >>> import t

pytorch 保存、读取 tensor 和 numpy数据

flyingluohaipeng的博客

12-27

4635

【代码】pytorch 保存、读取 tensor 和 numpy数据。

对Tensor张量的保存相应的方法

xi_xiyu的博客

06-20

472

对Tensor张量的保存没有找到相应的方法，于是使用pickle来保存，但是在使用load读取后，无法使用print打印，报错及debug显示的vocab信息如下，请求指点该如何保存张量？可以把tensor里的值转成ndarray类型，然后使用numpy的save方法保存。

深度学习中保存Tensor的方式及每种方式特定的应用场景和优缺点

qq_23865133的博客

03-01

2362

在深度学习中，保存tensor的方式有多种，每种方式都有其特定的应用场景和优缺点

如何将 Tensor 保存下来并加载？

qq_43799400的博客

08-17

3918

将 Tensor 保存为 pth 文件再加载即可。这种方法对于不同 device 的服务器之间的算子测试，以及保存 size 很大的 Tensor 非常方便。 a=torch.randn([3,4],device='cpu') torch.save(a,"a.pth") # 保存Tensor为pth文件 b=torch.load("a.pth",map_location="cuda:0") # 指定加载的device print(b) 输出： tensor([[-0.2660, 0.5144,