Lines Matching +full:bom +full:- +full:path
94 b = [a[i % 2] for i in range(4)] # 0-3
96 b += [a[0].reshape(-1)[1:4].storage()] # 5
98 t1 = torch.FloatTensor().set_(a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage(), 0, (3,), (1,))
99 t2 = torch.FloatTensor().set_(a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage(), 0, (3,), (1,))
101 b += [a[0].reshape(-1)[0:2].storage()] # 8
173 # test non-ascii encoding of bytes arrays/strings
177 # bytes of some utf-8 characters (i.e., `utf8_str.encode('utf-8')`).
192 utf8_str = utf8_bytes.decode('utf-8')
193 loaded_utf8 = torch.load(buf, weights_only=weights_only, encoding='utf-8')
261 x2 = torch.load(f, pickle_module=dill, encoding='utf-8')
292 x2 = torch.load(f, pickle_module=dill, encoding='utf-8')
433 b += [a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage()]
434 path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_serialized.pt')
435 c = torch.load(path, weights_only=weights_only)
520 f'cuda:{torch.cuda.device_count() - 1}',
524 f'xpu:{torch.xpu.device_count() - 1}',
542 torch.device('cuda', torch.cuda.device_count() - 1)
549 torch.device('xpu', torch.xpu.device_count() - 1)
552 @unittest.skipIf(torch.cuda.is_available(), "Testing torch.load on CPU-only machine")
628 # For maximum effiency, when reading a file-like object,
701 path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_conv2d.pt')
702 self.assertRaises(UnicodeDecodeError, lambda: torch.load(path, encoding='ascii'))
706 path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_conv2d.pt')
708 self.assertIsNotNone(torch.load(path))
712 "Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and " +
857 … fname = get_file_path_2(os.path.dirname(os.path.dirname(torch.__file__)), 'torch', 'testing',
873 … fname = get_file_path_2(os.path.dirname(os.path.dirname(torch.__file__)), 'torch', 'testing',
991 path = pathlib.Path(fname)
992 torch.save(model.state_dict(), path)
993 torch.load(path, weights_only=weights_only)
1099 # Test dict update path
1104 # Test setstate path
1174 inputs = torch.cat(inputs).view(len(inputs), 1, -1)
1196 # inputs = torch.cat(inputs).view(len(inputs), 1, -1)
1200 # torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.LE.BOM.pt")
1209 # lstm.load_state_dict(torch.load("lstm.LE.BOM.pt"), strict=True)
1212 # torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.BE.BOM.pt")
1223 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
1279 … b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06'
1345 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00'
1405 … b'\x00lstm.save/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
1471 … b'\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00'
1550 # torch.save(x, "tensor.double.LE.BOM.pt")
1558 # x = torch.load('tensor.double.LE.BOM.pt')
1561 # torch.save(x, 'tensor.double.BE.BOM.pt')
1572 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
1594 … b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
1601 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x00\x05\x00tensor.double.LE.BOM/data.pklFB\x01\x00Z\x80'
1607 … b'\x00\x00\x1e\x00\x19\x00tensor.double.LE.BOM/byteorderFB\x15\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1610 … b'\x00\x1b\x001\x00tensor.double.LE.BOM/data/0FB-\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1614 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x16\x00tensor.double.LE.BOM/versionFB\x12\x00ZZ'
1618 … b'tensor.double.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
1620 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xeb\x00\x00\x00tensor.double.LE.BOM/byteorderPK\x01'
1623 … b'V\x01\x00\x00tensor.double.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
1625 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.double.LE.BOM/versio'
1626 … b'nPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
1652 … b',\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
1659 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x00\x05\x00tensor.double.BE.BOM/data.pklFB\x01\x00Z\x80'
1665 … b'\x00\x00\x1e\x00\x19\x00tensor.double.BE.BOM/byteorderFB\x15\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1668 … b'\x1b\x004\x00tensor.double.BE.BOM/data/0FB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1672 … b'\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x16\x00tensor.double.BE.BOM/versionFB\x12\x00ZZZZZZZZ'
1676 … b'sor.double.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
1678 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xeb\x00\x00\x00tensor.double.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02'
1681 … b'uble.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1'
1683 … b'\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.double.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00'
1684 … b'\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00'
1753 # torch.save(x, "tensor.float.LE.BOM.pt")
1761 # x = torch.load('tensor.float.LE.BOM.pt')
1764 # torch.save(x, 'tensor.float.BE.BOM.pt')
1775 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
1796 … b'ensor.float.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
1803 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.float.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
1809 … b'\x1d\x00\x1b\x00tensor.float.LE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZl'
1812 … b'\x002\x00tensor.float.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1815 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.float.LE.BOM/ve'
1819 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.float.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
1822 … b'oat.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8f'
1824 … b'\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.float.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
1827 … b'LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
1852 … b'ensor.float.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
1859 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.float.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
1865 … b'\x1d\x00\x1b\x00tensor.float.BE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZb'
1868 … b'5\x00tensor.float.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
1871 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.float.BE.BOM/ve'
1875 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.float.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
1878 … b'oat.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x009D'
1880 … b'\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.float.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
1883 … b'BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
1952 # torch.save(x, "tensor.half.LE.BOM.pt")
1960 # x = torch.load('tensor.half.LE.BOM.pt')
1963 # torch.save(x, 'tensor.half.BE.BOM.pt')
1974 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
1995 … b'lf.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
2002 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.half.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2008 … b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.half.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2011 … b'\x00\x19\x003\x00tensor.half.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2014 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.half.LE.BOM/versionFB,\x00ZZZZZZZZ'
2018 … b'\x00\x00\x00\x00\x00tensor.half.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08'
2021 … b'BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00,D\x96\x91'
2023 … b'\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.half.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
2025 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd8\x01\x00\x00tensor.half.LE.BOM/ve'
2026 … b'rsionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2051 … b'tensor.half.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00'
2058 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.half.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2064 … b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.half.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2067 … b'\x19\x006\x00tensor.half.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2070 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.half.BE.BOM/versionFB,\x00ZZ'
2074 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.half.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
2077 … b'lf.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xc7'
2079 … b'\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.half.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00'
2082 … b'lf.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00'
2148 # x = torch.randint(-4294967295, 4294967295, [4, 4], dtype=torch.long)
2151 # torch.save(x, "tensor.long.LE.BOM.pt")
2159 # x = torch.load('tensor.long.LE.BOM.pt')
2162 # torch.save(x, 'tensor.long.BE.BOM.pt')
2173 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
2200 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
2207 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.long.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2213 … b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.long.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2216 … b'\x00\x19\x003\x00tensor.long.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2225 … b'g.LE.BOM/versionFB4\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK'
2229 … b'BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19'
2231 … b'\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.long.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
2234 … b'E.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU'
2236 … b'\x00\x00P\x02\x00\x00tensor.long.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2237 … b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2268 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
2275 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.long.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2281 … b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.long.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2284 … b'\x00\x19\x006\x00tensor.long.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2293 … b'g.BE.BOM/versionFB4\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK'
2297 … b'BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3'
2299 … b'\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.long.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
2302 … b'E.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU'
2304 … b'\x00\x00P\x02\x00\x00tensor.long.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2305 … b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2371 # x = torch.randint(-2147483648, 2147483648, [4, 4], dtype=torch.int)
2374 # torch.save(x, "tensor.int.LE.BOM.pt")
2382 # x = torch.load('tensor.int.LE.BOM.pt')
2385 # torch.save(x, 'tensor.int.BE.BOM.pt')
2396 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
2419 … b'\x00\x00tensor.int.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
2426 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.int.LE.BOM/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80"
2432 … b"\x00\x00\x1b\x00\x1f\x00tensor.int.LE.BOM/byteorderFB\x1b\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
2435 … b"\x00\x18\x004\x00tensor.int.LE.BOM/data/0FB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
2440 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.int.LE.BOM/versionFB5\x00ZZZ"
2444 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00"
2447 … b"tensor.int.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00"
2449 … b"\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.int.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00"
2452 … b".LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00"
2479 … b'or.int.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00'
2486 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.int.BE.BOM/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80"
2492 … b"\x00\x00\x1b\x00\x1f\x00tensor.int.BE.BOM/byteorderFB\x1b\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
2495 … b"\x00\x18\x007\x00tensor.int.BE.BOM/data/0FB3\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
2500 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.int.BE.BOM/versionFB5\x00ZZZZZZZZZ"
2504 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00"
2507 … b"r.int.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
2509 … b"\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.int.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08"
2511 … b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10\x02\x00\x00tensor.int.BE.BOM/vers"
2512 … b"ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
2578 # x = torch.randint(-32768, 32768, [4, 4], dtype=torch.int16)
2581 # torch.save(x, "tensor.int16.LE.BOM.pt")
2589 # x = torch.load('tensor.int16.LE.BOM.pt')
2592 # torch.save(x, 'tensor.int16.BE.BOM.pt')
2603 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
2613 … b'ZZZO\xa4\x9bJ_Z-\xa5#\xf1y\xef\xb1@\x061"\xe3\x83\x07;\x83\x80\x08\xf1\x18q\xf6\xfe'
2625 … b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
2632 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.int16.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
2638 … b'\x00\x00\x1d\x00\x1b\x00tensor.int16.LE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZ'
2641 … b'\x00\x1a\x002\x00tensor.int16.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2642 … b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZO\xa4\x9bJ_Z-\xa5#\xf1y\xef\xb1@\x061"\xe3\x83\x07;\x83\x80\x08'
2645 … b'\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x17\x00tensor.int16.LE.BOM/versionFB\x13\x00ZZZZZZZZZ'
2649 … b'tensor.int16.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
2651 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.int16.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02'
2654 … b'tensor.int16.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
2656 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.int16.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00'
2657 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00'
2671 … b'ZZZ\xa4OJ\x9bZ_\xa5-\xf1#\xefy@\xb11\x06\xe3"\x07\x83\x83;\x08\x80\x18\xf1\xf6q\xf3'
2683 … b',\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00'
2690 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.int16.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
2696 … b'\x00\x00\x1d\x00\x1b\x00tensor.int16.BE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZ'
2699 … b'\x00\x1a\x005\x00tensor.int16.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2700 … b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xa4OJ\x9bZ_\xa5-\xf1#\xefy@\xb11\x06\xe3"\x07\x83\x83;\x08\x80'
2703 … b'\x00\x00\x00\x1b\x00\x17\x00tensor.int16.BE.BOM/versionFB\x13\x00ZZZZZZZZZZZZ'
2707 … b'sor.int16.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
2709 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.int16.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00'
2712 … b'r.int16.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1'
2714 … b'\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.int16.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00'
2715 … b'\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00'
2781 # x = torch.randint(-128, 128, [4, 4], dtype=torch.int8)
2784 # torch.save(x, "tensor.int8.LE.BOM.pt")
2792 # x = torch.load('tensor.int8.LE.BOM.pt')
2795 # torch.save(x, 'tensor.int8.BE.BOM.pt')
2806 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
2827 … b'\x00\x00tensor.int8.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
2834 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.int8.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2840 … b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.int8.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2843 … b'\x00\x19\x003\x00tensor.int8.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2846 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00tensor.int8.LE.BOM'
2850 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00'
2853 … b'tensor.int8.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
2855 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.int8.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
2858 … b'sor.int8.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
2883 … b'\x00\x00tensor.int8.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
2890 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.int8.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
2896 … b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.int8.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2899 … b'\x00\x19\x006\x00tensor.int8.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
2902 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00tensor.int8.BE.BOM'
2906 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00'
2909 … b'tensor.int8.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
2911 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.int8.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
2914 … b'sor.int8.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
2957 # 1-byte types are same on BE and LE
2977 # torch.save(x, "tensor.uint8.LE.BOM.pt")
2985 # x = torch.load('tensor.uint8.LE.BOM.pt')
2988 # torch.save(x, 'tensor.uint8.BE.BOM.pt')
2999 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
3021 … b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3028 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.uint8.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
3034 … b'\x00\x00\x1d\x00\x1c\x00tensor.uint8.LE.BOM/byteorderFB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3037 … b'\x00\x1a\x002\x00tensor.uint8.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3041 … b'nt8.LE.BOM/versionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9e'
3044 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/data.pklPK'
3047 … b'\x00\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
3049 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/data/0'
3052 … b'\x01\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
3053 … b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
3078 … b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3085 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.uint8.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
3091 … b'\x00\x00\x1d\x00\x1c\x00tensor.uint8.BE.BOM/byteorderFB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3094 … b'\x00\x1a\x005\x00tensor.uint8.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3098 … b'nt8.BE.BOM/versionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9e'
3101 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/data.pklPK'
3104 … b'\x00\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
3106 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/data/0'
3109 … b'\x01\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
3110 … b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
3152 # 1-byte types are same on BE and LE
3172 # torch.save(x, "tensor.bool.LE.BOM.pt")
3180 # x = torch.load('tensor.bool.LE.BOM.pt')
3183 # torch.save(x, 'tensor.bool.BE.BOM.pt')
3194 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
3216 … b"\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03"
3223 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bool.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
3229 … b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.bool.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3232 … b'\x00\x19\x003\x00tensor.bool.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3236 … b'tensor.bool.LE.BOM/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08'
3239 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/dat'
3242 … b'\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
3244 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/data/0P'
3247 … b'\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
3248 … b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
3273 … b"\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03"
3280 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bool.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
3286 … b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.bool.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3289 … b'\x19\x006\x00tensor.bool.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3293 … b'tensor.bool.BE.BOM/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08'
3296 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/dat'
3299 … b'\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
3301 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/data/0P'
3304 … b'\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
3305 … b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
3347 # 1-byte types are same on BE and LE
3367 # torch.save(x, "tensor.bfloat16.LE.BOM.pt")
3375 # x = torch.load('tensor.bfloat16.LE.BOM.pt')
3378 # torch.save(x, 'tensor.bfloat16.BE.BOM.pt')
3389 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
3411 … b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
3418 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1f\x00C\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data.pklFB?\x00ZZZZZZZZZ'
3425 … b'\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/byteorderFB\x11\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85'
3428 … b'r.bfloat16.LE.BOM/data/0FB+\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\r@i\xbe'
3431 … b'\x00\x1e\x00,\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/versionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3435 … b'\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
3437 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00-\x01\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/byteorderPK\x01'
3440 … b'\x01\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
3442 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x02\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/vers'
3443 … b'ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3469 … b'-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00'
3475 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1f\x00C\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/data.pklFB?\x00ZZZZZZZZZ'
3482 … b'\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/byteorderFB\x11\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2'
3485 … b'float16.BE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ@\r\xbe'
3488 … b'\x1e\x00,\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/versionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3492 … b'tensor.bfloat16.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
3494 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00-\x01\x00\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/byteorderPK\x01'
3497 … b'\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
3499 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x02\x00\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/versionPK\x06'
3500 … b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3569 # torch.save(x, "tensor.cdouble.LE.BOM.pt")
3577 # x = torch.load('tensor.cdouble.LE.BOM.pt')
3580 # torch.save(x, 'tensor.cdouble.BE.BOM.pt')
3591 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
3615 … b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
3622 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x00\x04\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data.pklFB\x00\x00\x80'
3628 … b'\x00\x00\x00\x1f\x00\x11\x00tensor.cdouble.LE.BOM/byteorderFB\r\x00ZZZZZZZZZZZZZ'
3631 … b'\x000\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data/0FB,\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3636 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x005\x00tensor.cdouble.LE.BOM/versionFB1\x00'
3640 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00'
3643 … b'nsor.cdouble.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
3645 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00'
3648 … b'nsor.cdouble.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00'
3676 … b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00'
3683 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x00\x04\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data.pklFB\x00\x00\x80'
3689 … b'\x00\x00\x00\x1f\x00\x11\x00tensor.cdouble.BE.BOM/byteorderFB\r\x00ZZZZZZZZZZZZZ'
3692 … b'\x003\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
3697 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x005\x00tensor.cdouble.BE.BOM/versionFB1\x00ZZZ'
3701 … b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00'
3704 … b'r.cdouble.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
3706 … b'\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00'
3709 … b'double.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
3778 # torch.save(x, "tensor.cfloat.LE.BOM.pt")
3786 # x = torch.load('tensor.cfloat.LE.BOM.pt')
3789 # torch.save(x, 'tensor.cfloat.BE.BOM.pt')
3800 # BOM in this context is used as Byte Order Mark.
3822 … b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
3853 … b'e/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3879 … b'-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00'
3909 … b'ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
3970 @unittest.skipIf(platform.machine() != 's390x', "s390x-specific test")
3992 … b',\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
4011 @parametrize('path_type', (str, pathlib.Path))
4051 # zipfile will first be mmap-ed on CPU and storages are extracted using
4101 y['even'][0] = torch.tensor(-0.25, dtype=dtype)
4102 self.assertEqual(y['x'][:2].to(dtype=torch.float32), torch.tensor([-0.25, 0.25]))