Pytorch教程（十八）tensor的保存为csv，并加载_tensor csv写入

保存

有一个tensor数据需要保存，这时训练好的一个节点embedding：

我们需要把结果保存下来：

刚开始使用的是：

np.savetxt('./obj/model.csv',model.encode().numpy(),fmt='%.2f',delimiter=',')
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但是运行报错：

提示说要使用tensor.detach().numpy()

detach()方法的作用是从计算图中脱离出来。返回一个新的tensor，新的tensor和原来的tensor共享数据内存，但不涉及梯度计算，即requires_grad=False。

因此需要改成np.savetxt('./obj/model.csv',model.encode().detach().numpy(),fmt='%.2f',delimiter=',')就可以了。

• fmt : 写入文件的格式,例如：%d %.2f %.18e
• delimiter :分割字符串,默认是任何空格。 例如: a = np.arange(100).reshape(5,20)

加载

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)

• frame : 文件、字符串或产生器,可以是.gz 或.bz2的压缩文件
• dtype : 数据类型,可选
• delimiter :分割字符串,默认是任何空格。
• unpack :读入数据写入一个数组 如果是True,读入属性将分别写入不同变量.

例如： b = np.loadtxt(‘a.csv’,delimiter=’,’)

b = np.loadtxt(‘a.csv’,dtype = np.int,delimiter=’,’)