load_memmap

class tensordict.load_memmap(prefix: str | pathlib.Path, device: Optional[device] = None, non_blocking: bool = False, *, out: Optional[TensorDictBase] = None)

从磁盘加载内存映射的 tensordict。

参数:

• prefix (str or 文件夹路径) – 要获取已保存 tensordict 的文件夹路径。

• device (torch.device 或 等效项, 可选) – 如果提供，数据将被异步转换为该设备。支持 “meta” 设备，在这种情况下，数据不会被加载，而是会创建一组空的“meta”张量。这对于在不实际打开任何文件的情况下了解模型的总大小和结构很有用。

• non_blocking (bool, 可选) – 如果为 True，则在设备上加载张量后不会调用同步。默认为 False。

• out (TensorDictBase, 可选) – 用于写入数据的可选 tensordict。

示例

>>> from tensordict import TensorDict, load_memmap
>>> td = TensorDict.fromkeys(["a", "b", "c", ("nested", "e")], 0)
>>> td.memmap("./saved_td")
>>> td_load = TensorDict.load_memmap("./saved_td")
>>> assert (td == td_load).all()

此方法还允许加载嵌套的 tensordicts。

示例

>>> nested = TensorDict.load_memmap("./saved_td/nested")
>>> assert nested["e"] == 0

tensordict 也可以在“meta”设备上加载，或者作为假张量加载。

示例

>>> import tempfile
>>> td = TensorDict({"a": torch.zeros(()), "b": {"c": torch.zeros(())}})
>>> with tempfile.TemporaryDirectory() as path:
...     td.save(path)
...     td_load = load_memmap(path, device="meta")
...     print("meta:", td_load)
...     from torch._subclasses import FakeTensorMode
...     with FakeTensorMode():
...         td_load = load_memmap(path)
...         print("fake:", td_load)
meta: TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=meta, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=meta, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=meta,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=meta,
    is_shared=False)
fake: TensorDict(
    fields={
        a: FakeTensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: FakeTensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=cpu,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=cpu,
    is_shared=False)