鹿（野月美） @hashimom@mstdn.maud.io

ぐぬぬぬぬ

それはえぬびであ云々以前のような・・・

←わたしはしか

https://news.yahoo.co.jp/articles/a693d67eb98f8bc256cf22cfc9acef302f0f48ca
謎の半導体メーカーのくせに・・・（棒）

しっかしすげ〜増えたな〜・・・（もはや他人事

https://news.yahoo.co.jp/articles/edce63251cd06a54a7da32cab53e6f53bd052578
いやいや。まだ夜の街云々とか言ってる連中のほうがよほど信じられんよ・・・（ヤフコメ見て

gya~

ping pong nyan

ねむい・・・

※これ、絶対に速度でないと思うｗｗｗ

というわけで今後のPyTorchの正しいsave方法
※注： io.BytesIO編

x = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])

# save
buf = io.BytesIO()
torch.save(x, buf)

# load
buf = buf.getvalue()
y = torch.load(io.BytesIO(buf))

これが正解でしたとな。

というわけでこれを移植するのが今日の午後の作業。ここまでわかればあとはなんとかなる・・・かな？

せっかくio.BytesIO()でバッファ溜め込んだんだからread()で読みたいですよね！？（少なくとも私はそう思ったから躓いたorz

そんでもって躓いてた箇所というのがまさにそれで、せっかくio.BytesIO()で保存していたテンソルを、read()で読むと失敗する（細かいテンソルの配列でしかないからread()みたいなseekを使う必要がないのでそれはそう）して、正しくはgetvalue()で読むつーか、現状のPyTorchの実装そのものがそうなってる。
イケてないなぁ〜・・・としか言いようないですよねｗ

そしたらio.BytesIO()ってなんなの！？って話になるわけで・・・ｗ

すべてTorch型で保存しておけばストリームを意味もなすと思うけど、細かいデータ列がひたすら並んでるリストになってて、ストリームっぽく流そうとするといろいろ挫折するｗ

てかPyTorchのsaveでio.BytesIOを使う仕様があるんだけど、ほんとこれ使い勝手としてどうなんだろ？？？　そもそもモデルをTorch型×リスト型で保存してて、そいつをストリームにしようということ自体ムリがあるんだけどなｗ