torch.jit.load

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

載入之前使用 torch.jit.save 儲存的 ScriptModule 或 ScriptFunction。

所有之前儲存的模組，無論其裝置是什麼，都會先載入到 CPU，然後再移動到它們儲存時所在的裝置。如果此操作失敗（例如，因為執行時系統沒有某些裝置），則會引發異常。

引數

• f – 一個檔案狀物件（必須實現 read、readline、tell 和 seek 方法），或者一個包含檔名的字串

• map_location (string or torch.device) – torch.jit.save 中 map_location 的簡化版本，用於將儲存動態重新對映到另一組裝置。

• _extra_files (dictionary of filename to content) – 對映中給出的額外檔名將被載入，其內容將儲存在提供的對映中。

• _restore_shapes (bool) – 載入時是否使用儲存的輸入重新跟蹤模組

返回值

一個 ScriptModule 物件。

警告

可以構建惡意 pickle 資料，這些資料將在 func:torch.jit.load 期間執行任意程式碼。切勿載入可能來自不受信任來源或可能已被篡改的資料。僅載入您信任的資料。

示例： .. testcode

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'])