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python读写文件的操作方法（python 文件读写）

off999 2024-10-02 18:48 42 浏览 0 评论

接下来为大家介绍一下读写文件的操作。当在执行耗时比较长的训练过程中，最好的做法就是在训练的过程中定期保存中间结果，或者需要保存训练过的模型，以便于在其他的各种环境中去部署推理预测。今天就来学习一下如何去加载和保存权重项链还有整个模型。

·首先是加载和保存张亮，可以通过直接调用touch点烙的或者点c 物进行加载与保存。

→首先导入相应的库，这里随机给了一个张亮，可以把它保存到s刚feel文件里面。

→保存之后再把它读取进来，用烙的把它读取进来，可以看到张亮就读到内存里了。

→还可以把张亮存储成张亮列表，这里随机的一个张亮y，把它把s跟y放到列表里面，存到xcocus文件里面，再把它加载出来，也是两个张亮。

→还可以把它写入或读取，从字符串映射到张亮的字典，这样在后续读取或写入模型中的所有权重时会很方便。

→这里定一个my deckt，使用touch点c，摆字典存进去，使用my dectto去加载一下。

→最后可以看到它分别是一个兼职对的映射。

·接下来看一下加载和保存模型的参数。这里需要注意的是使用框架提供的内置函数来保存和加载整个网络，保存的是模型的参数而不是整个模型。需要在加载这些参数的时候用代码去指定一下架构，再从磁盘去加载参数。

→也以之前的多层感知机mlp为例，去定义好这个样的模型，net，这里面给了一个x的张亮，张亮之后送到net里面，留出来之后复制给外，将模型参数保存存储在mlp点proactors文件。

→为了恢复模型需要实例化一个多层h，说白克隆一个都能感知机模型做备份。

→再把权重文件、参数文件用touchlod去加载进去，打开了评估模式，就是不用计算梯度。

→如果是两个实例具有相同的模型参数，计算的结果应该是相同的，就是y和刚才克隆出来的y，通过读取它的参数，最后两个的模型应该是计算结果是相同的，大家可以看到最后得到的全是处。

这就是读写文件的操作，谢谢大家。

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