Pytorch實現(xiàn)tensor序列化和并行化的示例詳解

更新時間：2023年12月08日 11:27:28 作者：怎么開心怎么玩

這篇文章主要介紹了Pytorch實現(xiàn)tensor序列化和并行化,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,感興趣的同學們下面隨著小編來一起學習學習吧

Pytorch 實現(xiàn) tensor 序列化和反序列化

序列化 Serialization

保存一個對象到一個硬盤文件上

torch.save(obj, f, pickle_mode, pickle_protocol)

參數(shù)：

obj – 保存對象
f - 類文件對象 (返回文件描述符)或一個保存文件名的字符串
pickle_module – 用于 pickling 元數(shù)據(jù)和對象的模塊
pickle_protocol – 指定 pickle protocal 可以覆蓋默認參數(shù)

從磁盤文件中讀取一個通過 torch.save()保存的對象

torch.load(f, map_location=None, pickle_mode)

torch.load() 可通過參數(shù) map_location 動態(tài)地進行內(nèi)存重映射，使其能從不動設(shè)備中讀取文件。一般調(diào)用時，需兩個參數(shù): storage 和 location tag。返回不同地址中的 storage，或著返回 None (此時地址可以通過默認方法進行解析)。如果這個參數(shù)是字典的話，意味著其是從文件的地址標記到當前系統(tǒng)的地址標記的映射。默認情況下，location tags 中 "cpu"對應(yīng) host tensors,‘cuda:device_id’ (e.g.‘cuda:2’) 對應(yīng) cuda tensors。用戶可以通過 register_package 進行擴展，使用自己定義的標記和反序列化方法。

f – 類文件對象 (返回文件描述符)或一個保存文件名的字符串
map_location – 一個函數(shù)或字典規(guī)定如何 remap 存儲位置
pickle_module – 用于 unpickling 元數(shù)據(jù)和對象的模塊 (必須匹配序列化文件時的 pickle_module )

并行化 Parallelism

torch.get_num_threads
torch.get_num_threads() → int
#獲得用于并行化 CPU 操作的 OpenMP 線程數(shù)
torch.set_num_threads
torch.set_num_threads(int)
#設(shè)定用于并行化 CPU 操作的 OpenMP 線程數(shù)

以上就是Pytorch實現(xiàn)tensor序列化和并行化的示例詳解的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Pytorch tensor序列化和并行化的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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