首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Lua序列化方法

(您可以使用debug库以适合您需要的方式序列化和重新加载函数的upvalue。)...通俗点就是在讲string.dump有两个参数,第一个参数传入序列化的函数名,第二个参数要传入的是boolean值(该值为真,则序列化函数时不会包含函数的调试信息,以节省空间)这个参数为真为假我都没看出什么区别...,load序列化之后的函数调用中,debug照样能打印出来, 举个例子 序列化 使用IO读取一个lua文件存入变量data,然后序列化loadstring之后的函数,伪代码如下: dumpData=...string.dump(loadstring(data)) io.open(path,“wb”):write(dumpData) 反序列化 上面我们把序列化返回的二进制数据写入文件,下次直接读取二进制数据...,再使用loadstring或load方法序列化成函数(这个我是这么理解的),伪代码如下: data=io.open(path,“rb”):read("*a") dumpfunc=loadstring

1.7K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    将 Tensorflow 图序列化以及反序列化的巧妙方法

    TFGraphConvertible 我创建了一个 TFGraphConvertible 类,你可以用这个 TFGraphConvertible 类来自动进行类的序列化和反序列化。...它会暴露两个方法: to_graph 和 from_graph 方法。...序列化 —  to_graph 你可以通过调用 to_graph 方法来进行类的序列化,这个方法会创建一个以字段为 key , tensorflow 变量名为值的字典。...反序列化 —  from_graph 你可以通过调用 from_graph 方法来进行类的反序列化,这个方法通过我们在上文中构建的字典内容,将类中的字段绑定到对应的 tensorflow 变量上。...我们通过调用 from_graph 方法来重建它们 ? ? 现在 mnist_model 已经可以使用了,我们来看一下在测试集上的精确度如何吧。 ? ?

    1.8K40
    领券