safetensors模型怎么用

safetensors模型的使用方法如下：

安装

  1. 通过pip安装 ：
    pip install safetensors
    ```

2. **通过conda安装** <b class="card40_249__sup_a7f6" data-sup="sup">2</b>：

```bash
    conda install -c huggingface safetensors
    ```

### 保存模型权重

使用`safetensors`库保存模型权重，而不是直接使用PyTorch的`.save()`方法<b class="card40_249__sup_a7f6" data-sup="sup">2</b>。示例代码如下：

```python
import torch
from safetensors.torch import save_file

# 假设model是你的模型实例
model_state_dict = model.state_dict()

# 保存模型到safetensors格式
save_file(model_state_dict, "model.safetensors")

加载模型权重

加载保存的safetensors模型权重，可以使用以下代码：

import torch
from safetensors.torch import load_file

# 加载模型状态字典
checkpoint = load_file("model.safetensors")

# 初始化模型实例
model = YourModelClass()
model.load_state_dict(checkpoint)
model.eval()

加载张量

从safetensors格式加载张量，示例代码如下：

from safetensors import safe_open

# 打开safetensors文件
with safe_open("model.safetensors", framework="pt", device=0) as f:
    tensors = {}
    for k in f.keys():
        tensors[k] = f.get_tensor(k)

保存张量

将张量保存为safetensors格式，示例代码如下：

import torch
from safetensors.torch import save_file

# 创建张量
tensors = {
    "embedding": torch.zeros((2, 2)),
    "attention": torch.zeros((2, 3))
}

# 保存张量到safetensors格式
save_file(tensors, "model.safetensors")

注意事项

  1. 依赖安装 ：确保手机上或服务器上已经安装了TensorFlow Lite解释器，以便加载和运行safetensors模型文件。

  2. 文件格式 ：safetensors模型文件只能在TensorFlow Lite解释器中使用，如果要在其他平台上使用，需要将其转换为相应的格式。

  3. 性能 ：safetensors格式具有零拷贝特性，加载速度快，适合在移动设备或资源受限的环境中使用。

通过以上步骤，你可以顺利地安装、保存和加载safetensors模型，并在移动设备上运行模型推断。

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