小——保存tensor和读取tensor

一些小技巧——保存tensor和读取tensor

最近需要训练模型，模型的输入即BERT输入，目标是训练该模型encoding的能力，因为使用的是无监督simCSE方法，涉及到“一个句子输入模型两次得到两个encoding”的问题，但实际工作中，如果在产生dataset的时候现生成encoding，训练速度将会无比的慢，因此，提前使用模型将tensor生成好，将会大大提高训练速度（主要是读取数据集的速度会变快）

保存多个tensor

前提：有一个存放着多个tensor的列表

结果：得到一个存有许多numpy格式数的文件

#s：存放着多个tensor的列表
import numpy
s_numpy = [x.numpy() for x in s] #步骤1
numpy.save("tensor.npy",s_numpy)

如果不经过步骤1，则有可能报出以下错误

加载tensor

b = numpy.load("tensor.npy", allow_pickle=True)
c = [torch.tensor(x) for x in b]

allow_pickle参数，官方解释是这样的，所以我们这里要设置为True允许加载

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