pt文件转bin
时间: 2023-08-11 12:07:50 浏览: 355
可以使用pytorch自带的torch.save()函数将pt文件保存为bin文件。具体的操作如下:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pt')
# 保存为bin文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.bin')
```
其中,`model.pt`是需要转换的pt文件,`model.bin`是转换后保存的bin文件。在保存时,只需将模型的`state_dict()`保存即可。
相关问题
chatglm transfromers bin模型文件转onnx
将 transformers 模型转换成 ONNX 格式需要以下步骤:
1. 安装 onnx 和 transformers 库:
```python
pip install onnx transformers
```
2. 加载 transformers 模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name")
```
3. 导出模型为 ONNX 格式:
```python
import torch
import onnx
# 将模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.zeros(1, 1, dtype=torch.long) # 假设输入格式为 (batch_size, sequence_length)
input_names = ["input_ids"]
output_names = ["output"]
onnx_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=11)
# 验证 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
```
4. 可以使用 onnxruntime 进行模型推理:
```python
import numpy as np
import onnxruntime
# 加载 ONNX 模型
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
# 准备输入数据
input_ids = tokenizer.encode("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = sess.run(None, {"input_ids": input_ids.numpy()})
# 解码输出
decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0].argmax(axis=-1), skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)
```
注意:在转换 PyTorch 模型为 ONNX 格式时,要确保模型中没有使用到 PyTorch 中不支持的操作,例如掩码填充等。同时,使用 ONNX 进行推理时,要注意数据类型和维度的匹配问题。
如何使用python读取bin类型文件并另存为pt类型文件
要使用Python读取bin类型文件并另存为pt类型文件,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
import pickle
# 读取bin文件
with open('file.bin', 'rb') as f:
data = np.fromfile(f, dtype=np.float32)
# 将数据保存为pt文件
with open('file.pt', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
```
代码中,我们首先使用`numpy`库的`fromfile`函数读取bin文件,将其转换为numpy数组类型的数据。然后使用`pickle`库的`dump`函数将数据保存为pt文件。需要注意的是,pt文件只能序列化Python对象,所以我们需要将numpy数组转换为Python对象。