如何将一组数据保存为pt格式文件

要将一组数据保存为pt格式文件，可以使用PyTorch的torch.save()函数。该函数的语法如下：

torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2, _use_new_zipfile_serialization=True)

其中，obj是要保存的数据，f是文件名或文件对象。pickle_module是指定pickle模块，pickle_protocol是指定pickle协议版本。_use_new_zipfile_serialization指定是否使用新的zipfile序列化方式。

下面是一个保存数据为pt格式文件的示例代码：

import torch

data = [1, 2, 3, 4, 5]
torch.save(data, 'data.pt')

这将会把data保存到文件data.pt中。可以使用torch.load()函数来加载这个文件中的数据。

相关问题

qt使用opencv将mat数据保存为python的scipy.io.savemat的格式

可以使用OpenCV和SciPy中的函数来实现将Mat数据保存为Python的Scipy.io.savemat格式。下面是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <cmath>
#include <cstdlib>

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <boost/filesystem.hpp>

#include <boost/property_tree/ptree.hpp>
#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>

#include <boost/algorithm/string.hpp>

#include "json.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

namespace pt = boost::property_tree;
using json = nlohmann::json;

int main(int argc, char** argv) {
    // 读取Mat数据
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 将Mat数据转换为数组形式
    vector<int> img_data;
    for(int i=0;i<img.rows;i++) {
        for(int j=0;j<img.cols;j++) {
            Vec3b pixel = img.at<Vec3b>(i, j);
            img_data.push_back(pixel[0]);
            img_data.push_back(pixel[1]);
            img_data.push_back(pixel[2]);
        }
    }

    // 定义保存数据的json对象
    json data;
    data["img"] = img_data;

    // 将json对象保存为文件
    ofstream out_file("test.mat");
    out_file << data;
    out_file.close();

    return 0;
}

这个示例程序将OpenCV读取的图像数据转换为一个vector<int>形式的数组，然后将这个数组保存到一个json对象中，最后使用ofstream将这个json对象保存到文件中。由于Scipy.io.savemat格式也是以JSON格式保存数据的，所以这个程序可以将Mat数据保存为Scipy.io.savemat格式。

对一组非图像的拓扑图（bin文件，格式为coo）进行训练，图一共有60000左右（即60000多个bin文件），使用VGAE和dgl，代码示例

首先需要安装DGL和PyTorch：

pip install dgl-cu101
pip install torch

然后就可以开始编写代码了，下面是一个简单的示例：

import dgl
from dgl.data.utils import load_graphs
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class VGAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, hidden_size, out_feats):
        super(VGAE, self).__init__()
        self.encoder = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(in_feats, hidden_size),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(hidden_size, out_feats * 2)
        )
        self.decoder = torch.nn.Linear(out_feats, in_feats)

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        if self.training:
            std = torch.exp(0.5 * logvar)
            eps = torch.randn_like(std)
            return eps.mul(std).add_(mu)
        else:
            return mu

    def forward(self, g, features):
        h = self.encoder(features)
        mu, logvar = torch.chunk(h, 2, dim=1)
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        reconstructed = self.decoder(z)
        return reconstructed, mu, logvar

# 读取数据
graphs, _ = load_graphs("data.bin")
g = graphs[0]
features = g.ndata['feat']

# 定义模型和优化器
model = VGAE(in_feats=features.shape[1], hidden_size=128, out_feats=16)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 定义训练函数
def train(model, optimizer, g, features):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    reconstructed, mu, logvar = model(g, features)
    loss = F.mse_loss(reconstructed, features) + 0.5 * torch.mean(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    loss = train(model, optimizer, g, features)
    print(f"Epoch {epoch}, loss {loss:.4f}")

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")

这段代码中，我们使用DGL读取了一个bin格式的拓扑图，然后定义了一个简单的VGAE模型。我们通过对重构误差和KL散度的加权求和来计算损失。最后，我们使用PyTorch的优化器来更新模型参数，进行训练。训练完成后可以将模型保存下来，以便以后使用。