Tensorflow API

safetensors.tensorflow.load_file

< source >

( filename: typing.Union[str, os.PathLike]backend: str = 'mmap' ) → Dict[str, tf.Tensor]

Parametreler

filename (str veya os.PathLike) — Tensörleri içeren dosyanın adı
backend (str, isteğe bağlı, varsayılan "mmap") — Tensor baytlarını sunmak için kullanılan depolama arka ucu. "mmap" (varsayılan) ve "pread", tensor baytlarını okumak için pread(2) kullanır.

Dönüş değeri

Dict[str, tf.Tensor]

anahtar olarak ad, değer olarak tf.Tensor içeren sözlük

Bir safetensors dosyasını tensorflow biçimine yükler.

Örnek:

from safetensors.tensorflow import load_file

file_path = "./my_folder/bert.safetensors"
loaded = load_file(file_path)

safetensors.tensorflow.load

< source >

( data: bytes ) → Dict[str, tf.Tensor]

Parametreler

data (bytes) — Bir safetensors dosyasının içeriği

Dönüş değeri

Dict[str, tf.Tensor]

anahtar olarak ad, değer olarak cpu'da tf.Tensor içeren sözlük

Safetensors dosyasını saf baytlardan tensorflow biçimine yükler.

Örnek:

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

< source >

( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.Tensor]filename: typing.Union[str, os.PathLike]metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → None

Parametreler

tensors (Dict[str, tf.Tensor]) — Gelen tensörler. Tensörlerin ardışık ve yoğun (dense) olması gerekir.
filename (str veya os.PathLike) — Kaydedilecek dosya adı.
metadata (Dict[str, str], isteğe bağlı, varsayılan None) — Başlığınızda kaydetmek isteyebileceğiniz isteğe bağlı, yalnızca metin içeren metadata. Örneğin, altta yatan tensörler hakkında daha fazla bilgi belirtmek için faydalı olabilir. Bu tamamen bilgilendirme amaçlıdır ve tensör yüklemesini etkilemez.

Dönüş değeri

None

Safetensors biçiminde, tensörlerden oluşan bir sözlüğü ham baytlara kaydeder.

Örnek:

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

< source >

( tensors: typing.Dict[str, tensorflow.Tensor]metadata: typing.Optional[typing.Dict[str, str]] = None ) → bytes

Parametreler

tensors (Dict[str, tf.Tensor]) — Gelen tensörler. Tensörlerin ardışık ve yoğun (dense) olması gerekir.
metadata (Dict[str, str], isteğe bağlı, varsayılan None) — Başlığınızda kaydetmek isteyebileceğiniz isteğe bağlı, yalnızca metin içeren metadata. Örneğin, altta yatan tensörler hakkında daha fazla bilgi belirtmek için faydalı olabilir. Bu tamamen bilgilendirme amaçlıdır ve tensör yüklemesini etkilemez.

Dönüş değeri

bytes

Biçimi temsil eden ham baytlar

Safetensors biçiminde, tensörlerden oluşan bir sözlüğü ham baytlara kaydeder.

Örnek:

from safetensors.tensorflow import save
import tensorflow as tf

tensors = {"embedding": tf.zeros((512, 1024)), "attention": tf.zeros((256, 256))}
byte_data = save(tensors)

Update on GitHub