Python PyTorch load用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.jit.load 的用法。

用法:

torch.jit.load(f, map_location=None, _extra_files=None)

参数：

• f-file-like 对象(必须实现 read、readline、tell 和 seek)，或包含文件名的字符串

• map_location(string或者torch.device) -torch.jit.save 中map_location 的简化版本，用于将存储动态重新映射到一组备用设备。

• _extra_files(文件名到内容的字典) -Map中给出的额外文件名将被加载，它们的内容将存储在提供的Map中。

返回：

ScriptModule 对象。

加载之前使用 torch.jit.save 保存的 ScriptModule 或 ScriptFunction

所有以前保存的模块，无论它们的设备如何，都首先加载到 CPU 上，然后移动到保存它们的设备。如果失败(例如，因为运行时系统没有某些设备)，则会引发异常。

例子：

import torch
import io

torch.jit.load('scriptmodule.pt')

# Load ScriptModule from io.BytesIO object
with open('scriptmodule.pt', 'rb') as f:
    buffer = io.BytesIO(f.read())

# Load all tensors to the original device
torch.jit.load(buffer)

# Load all tensors onto CPU, using a device
buffer.seek(0)
torch.jit.load(buffer, map_location=torch.device('cpu'))

# Load all tensors onto CPU, using a string
buffer.seek(0)
torch.jit.load(buffer, map_location='cpu')

# Load with extra files.
extra_files = {'foo.txt': ''}  # values will be replaced with data
torch.jit.load('scriptmodule.pt', _extra_files=extra_files)
print(extra_files['foo.txt'])