【文件属性】：
文件名称：python-torchfile：从Python反序列化Lua火炬序列化的对象
文件大小：17KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 17:49:02
python machine-learning lua deep-learning torch
适用于Python的Torch序列化阅读器
通常将torch7 Lua和C序列化实现的直接端口移植到Python，仅取决于numpy （以及标准库： array和struct ）。 保留包括torch.Tensor在内的对象的共享。
import torchfile
stuff = torchfile . load ( 'a_bunch_of_stuff.t7' )
安装：
从安装：
pip install torchfile
或克隆此存储库，然后：
python setup.py install
支持Python 2.7、3.4、3.5、3.6。 也可能是其他人。
更多示例：
【文件预览】：
python-torchfile-master
----MANIFEST.in(126B)
----testfiles_x86_64()
--------gmodule_with_linear_identity.t7(10KB)
--------floattensor.t7(237B)
--------doubletensor.t7(175B)
--------function.t7(242B)
--------hello=123.t7(37B)
--------list_table.t7(116B)
--------map_table2.t7(147B)
--------map_table1.t7(140B)
--------recursive_class.t7(49B)
--------nngraph_node.t7(335B)
--------function_upvals.t7(186B)
--------custom_class.t7(35B)
--------README.md(659B)
--------tds_hash.t7(107B)
--------recursive_kv_table.t7(28B)
--------tds_vec.t7(58B)
----torchfile.py(15KB)
----tests.py(4KB)
----.travis.yml(446B)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(40B)
----setup.py(1KB)
----README.md(5KB)
----.gitignore(854B)