1.open是源码什么意思?
2.PyTorch源码学习 - (13)模型的保存与加载
open是什么意思?
“open”的意思是“开,打开;开封,源码开启;开放的源码,营业的源码;开着的,敞开的源码”等等,下面是源码python商城源码关于这个单词的详解。open
英 [ˈəʊpən] 美 [ˈoʊpən]
adj. 开放的源码,营业的源码;开着的,敞开的源码;(身体部位)张开的;(肠)通畅的;未封的;未系好的,未扣上的源码;露天的;开阔的,未围上的源码;无顶的,无遮盖的源码;开放式的;可通行的,畅通的源码;伸开的,展开的源码;坦率的;不保密的,公开的源码;会受到……的,会被……的;(球门或比赛中其他攻击的对象)无严密防守的;(城镇或城市)被正式宣布不设防的;人人可以参加的,对公众开放的;(比赛、建筑物等)对特定群体开放的;(机会、选择等)可利用的trma公式源码,可得到的;思想开明的;尚未决定的;(银行账户)已开通的;(文件夹、文档等)正在使用中的;(伤口)外露的;(胜利者)赢得公开赛的;(票子)未注明旅行日期的;<英>(支票)未签注的;(数)(集合)开的;(元音)开的;(音节)以元音结尾的;(乐)开放的 ;(电路)开路的,断路的;(纺织品)松散的
v. 开,打开;开封,开启;(使)(眼睛)睁开;张开(嘴巴);翻开;展开;开放(被封的道路、边界等);(使)开始营业,(使)开门 ;(使)开张,(使)开办;为(大楼等)举行揭幕典礼;(股市)开盘,开市;着手;上映,齐齐哈尔pc源码开幕;以……开篇,以……开头(open with sth.);(某段时期)开始;启动(计算机程序或文件);(在银行等处)开立(账户);通往,通向;展现;(驶过海岬或其他挡住视线的障碍物而)看见;(桥牌)开始叫牌;使(心灵)更善于接受的 ;断开(电路);(使)(机会、可能性等)出现,(使)产生;更畅谈,更直言(open out/up);使(肠胃)畅通
n. 户外,野外(the open) ;公开状态,众所周知(the open);公开赛(Open);电流意外断路
[ 复数 opens 第三人称单数 opens 现在分词 opening 过去式 opened 过去分词 opened 比较级 opener或more open 最高级 openest或most open ]
词组短语
open up 打开;开发;开始;展示,揭露
in the open 在户外;在野外
open the door 开门
in open 公开地
open source [计]开放源码;开放资源
open space 空地;休憩用地;露天场所
open policy 开放政策;预定保险单;开口保险单
open pit 露天采矿的石器unity源码
open market 公开市场;自由市场
近义词
adj. [电]公开的;敞开的;空旷的;坦率的;营业着的
honest , transparent
vi. 开始;展现
proceed , lie
vt. 公开;打开
crack , disclose
n. 公开;空旷;户外
publicity , daylight
同根词
词根: open
adj.
opening 开始的
n.
opening 开始;机会;通路;空缺的职位
openness 公开;宽阔;率真
opener [五金] 开启工具;开启的人
v.
opening 开放(open的ing形式);打开;公开
词语辨析
open, unfold
这组词都有“打开”的意思,其区别是:
open 普通用词,指把原来关起来或盖紧的东西打开。
unfold 主要指把原来包好、卷好或叠好的东西再打开。
双语例句
She yanked open the drawer.
她猛地拉开了抽屉。
The door was propped open.
门被支开着。
What if the parachute doesn't open?
降落伞打不开怎么办?
She swung the door open.
她把门推开。
I tore open the package.
我撕开了那个包裹。
PyTorch源码学习 - ()模型的mybbatis源码分析保存与加载
在PyTorch源码中,模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件,而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。
在具体的实现中,`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`,`torch._open_zipfile_writer`,`torch._open_zipfile_writer_file`,`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器,进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程,`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄,`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。
对于模型加载,`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器,限制了处理的数据类型,确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置,以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。
实现中,Python和C++的结合是关键,PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板,`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT(Just-In-Time)编译系统,将C++类对象绑定到Python环境,实现高效的动态编译。
在PyTorch中,Python主要负责管理C++对象,核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法,以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合,PyTorch实现了高性能和易用性的统一,为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。
整体来看,PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理,以及Python与C++的高效结合,确保了模型的高效持久化与灵活加载,为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。