Safetensors
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Tensorflow API
safetensors.tensorflow.load_file
< 源码 > ( filename: typing.Union[str, os.PathLike] ) → Dict[str, tf.Tensor]
参数
- filename (
str 或 os.PathLike) — 包含张量的文件名
一个字典，其中键为名称，值为 tf.Tensor
将 safetensors 文件加载为 tensorflow 格式。
示例
from safetensors.tensorflow import load_file
file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
loaded = load_file(file_path)
safetensors.tensorflow.load
< 源码 > ( data: bytes ) → Dict[str, tf.Tensor]
参数
- data (
bytes) — safetensors 文件的内容
一个字典，其中键为名称，值为在 CPU 上的 tf.Tensor
从纯字节数据将 safetensors 文件加载为 tensorflow 格式。
示例
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
< 源码 > ( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] filename: typing.Union[str, os.PathLike] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → None
参数
- tensors (
Dict[str, tf.Tensor]) — 传入的张量。张量需要是连续且密集的。 - filename (
str 或 os.PathLike) — 我们要保存到的文件名。 - metadata (
Dict[str, str], 可选, 默认为 None) — 您可能想要保存在文件头中的可选纯文本元数据。例如，它可以用于指定有关底层张量的更多信息。这纯粹是信息性的，不影响张量加载。
将张量字典以 safetensors 格式保存为原始字节。
示例
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
< 源码 > ( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → bytes
参数
- tensors (
Dict[str, tf.Tensor]) — 传入的张量。张量需要是连续且密集的。 - metadata (
Dict[str, str], 可选, 默认为 None) — 您可能想要保存在文件头中的可选纯文本元数据。例如，它可以用于指定有关底层张量的更多信息。这纯粹是信息性的，不影响张量加载。
代表该格式的原始字节
将张量字典以 safetensors 格式保存为原始字节。
示例
from safetensors.tensorflow import save
import tensorflow as tf
tensors = {"embedding": tf.zeros((512, 1024)), "attention": tf.zeros((256, 256))}
byte_data = save(tensors) < > 在 GitHub 上更新
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