组装和拆分JSON

本文详细介绍了如何使用C#进行JSON数据的组装和拆分操作,包括将数据对象转换为JSON字符串以及从JSON字符串中提取所需信息的过程。
1、组装JSON
                    rs["msg"] = "success";
                    rs["code"] = 200;
                    rs["data"] = data;
                    rs["rscount"] = rscount;
                   
                    strResult = JsonConvert.SerializeObject(rs);
 
 
2、拆分JSON
                    JObject Odata = null;
                    Odata = JObject.Parse(Rep.Request[jsonname].ToString());
                    string id= jo["id"].ToString();

转载于:https://www.cnblogs.com/zhongzunmu/p/5430040.html

### 如何拆分 SafeTensor 文件 SafeTensor 是一种高效的存储格式,主要用于保存机器学习模型中的张量数据。要拆分 SafeTensor 文件或将其中的数据结构分解成更小的部分,可以按照以下方法操作: #### 1. 解析 SafeTensor 的索引文件 SafeTensor 使用 `model.safetensors.index.json` 来描述其内部的元数据[^1]。此 JSON 文件包含了每个张量的名字、形状以及它们在实际 `.safetensors` 文件中的偏移位置。 通过解析该 JSON 文件,可以获得关于哪些张量需要被提取的信息。以下是读取索引文件的一个 Python 示例代码片段: ```python import json def load_index_file(index_path): with open(index_path, 'r') as f: index_data = json.load(f) return index_data["tensors"] ``` #### 2. 提取特定张量 一旦获得了索引信息,就可以利用这些信息来定位并提取具体的张量。这通常涉及打开原始 `.safetensors` 文件,并基于偏移量长度参数读取相应的字节流。 下面是一个简的函数实现,展示如何从完整的 SafeTensor 文件中抽取指定名称的张量: ```python from safetensors import safe_open def extract_tensor(safe_file, tensor_name): tensors_info = {} # 打开 SafeTensor 文件 with safe_open(safe_file, framework="pt", device="cpu") as f: for key in f.keys(): if key == tensor_name: tensors_info[key] = { "data": f.get_tensor(key), "shape": list(f.get_shape(key)) } return tensors_info[tensor_name]["data"], tensors_info[tensor_name]["shape"] tensor_data, shape = extract_tensor('path/to/model.safetensors', 'example.tensor') print(tensor_data, shape) ``` 这里我们使用了官方库 `safetensors` 中的功能来访问具体张量的内容及其维度大小[^1]。 #### 3. 创建新的子集 SafeTensor 文件 如果希望创建一个新的包含部分张量的小型 SafeTensor 文件,则可以通过重新组装的方式完成这一目标。首先收集所有想要保留下来的张量对象,接着调用序列化工具将其写入新文件之中。 下面是构建自定义 SafeTensor 存档的例子: ```python import torch from safetensors.torch import save_file # 假设已有若干 PyTorch Tensor 对象待存盘 new_tensors = {"layer_0.weight": torch.randn(768), "layer_0.bias": torch.zeros(768)} save_file(new_tensors, "subset_model.safetensors") ``` 以上脚本会生成名为 `subset_model.safetensors` 的小型版本模型权重集合[^1]。 --- #### 注意事项 - **兼容性**:当分割后的 SafeTensor 被再次加载到其他框架或者环境中运行时,请确认所选框架支持最新版 SafeTensor 协议。 - **性能考量**:频繁地对大型 SafeTensor 进行切割可能会影响整体效率;因此建议仅针对必要场景执行此类操作。
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