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android/platform/external/pytorch/8daed86e4e/./test/test_serialization.py
blob: 76739ed5c6249345da2cf37cf4bc546abaaef17d [file]
# Owner(s): ["module: serialization"]
import torch
import unittest
import io
import tempfile
import os
import gc
import sys
import zipfile
import warnings
import gzip
import copy
import pickle
import shutil
import pathlib
from copy import deepcopy
from itertools import product
from torch._utils_internal import get_file_path_2
from torch._utils import _rebuild_tensor
from torch.serialization import check_module_version_greater_or_equal, get_default_load_endianness, \
set_default_load_endianness, LoadEndianness
from torch.testing._internal.common_utils import IS_FILESYSTEM_UTF8_ENCODING, TemporaryDirectoryName, \
TestCase, IS_WINDOWS, TEST_DILL, run_tests, download_file, BytesIOContext, TemporaryFileName, \
parametrize, instantiate_parametrized_tests
from torch.testing._internal.common_device_type import instantiate_device_type_tests
from torch.testing._internal.common_dtype import all_types_and_complex_and
# These tests were all copied from `test/test_torch.py` at some point, so see
# the actual blame, see this revision
# https://github.com/pytorch/pytorch/blame/9a2691f2fc948b9792686085b493c61793c2de30/test/test_torch.py
if TEST_DILL:
import dill
HAS_DILL_AT_LEAST_0_3_1 = check_module_version_greater_or_equal(dill, (0, 3, 1))
else:
HAS_DILL_AT_LEAST_0_3_1 = False
can_retrieve_source = True
with warnings.catch_warnings(record=True) as warns:
with tempfile.NamedTemporaryFile() as checkpoint:
x = torch.save(torch.nn.Module(), checkpoint)
for warn in warns:
if "Couldn't retrieve source code" in warn.message.args[0]:
can_retrieve_source = False
break
class FilelikeMock:
def __init__(self, data, has_fileno=True, has_readinto=False):
if has_readinto:
self.readinto = self.readinto_opt
if has_fileno:
# Python 2's StringIO.StringIO has no fileno attribute.
# This is used to test that.
self.fileno = self.fileno_opt
self.calls = set()
self.bytesio = io.BytesIO(data)
def trace(fn, name):
def result(*args, **kwargs):
self.calls.add(name)
return fn(*args, **kwargs)
return result
for attr in ['read', 'readline', 'seek', 'tell', 'write', 'flush']:
traced_fn = trace(getattr(self.bytesio, attr), attr)
setattr(self, attr, traced_fn)
def fileno_opt(self):
raise io.UnsupportedOperation('Not a real file')
def readinto_opt(self, view):
self.calls.add('readinto')
return self.bytesio.readinto(view)
def was_called(self, name):
return name in self.calls
class SerializationMixin:
def _test_serialization_data(self):
a = [torch.randn(5, 5).float() for i in range(2)]
b = [a[i % 2] for i in range(4)] # 0-3
b += [a[0].storage()] # 4
b += [a[0].reshape(-1)[1:4].storage()] # 5
b += [torch.arange(1, 11).int()] # 6
t1 = torch.FloatTensor().set_(a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage(), 0, (3,), (1,))
t2 = torch.FloatTensor().set_(a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage(), 0, (3,), (1,))
b += [(t1.storage(), t1.storage(), t2.storage())] # 7
b += [a[0].reshape(-1)[0:2].storage()] # 8
return b
def _test_serialization_assert(self, b, c):
self.assertEqual(b, c, atol=0, rtol=0)
self.assertTrue(isinstance(c[0], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[1], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[2], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[3], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[4], torch.storage.TypedStorage))
self.assertEqual(c[4].dtype, torch.float)
c[0].fill_(10)
self.assertEqual(c[0], c[2], atol=0, rtol=0)
self.assertEqual(c[4], torch.FloatStorage(25).fill_(10), atol=0, rtol=0)
c[1].fill_(20)
self.assertEqual(c[1], c[3], atol=0, rtol=0)
# I have to do it in this roundabout fashion, because there's no
# way to slice storages
for i in range(4):
self.assertEqual(c[4][i + 1], c[5][i])
# check that serializing the same storage view object unpickles
# it as one object not two (and vice versa)
views = c[7]
self.assertEqual(views[0]._cdata, views[1]._cdata)
self.assertEqual(views[0], views[2])
self.assertNotEqual(views[0]._cdata, views[2]._cdata)
rootview = c[8]
self.assertEqual(rootview.data_ptr(), c[0].data_ptr())
def test_serialization_zipfile_utils(self):
data = {
'a': b'12039810948234589',
'b': b'1239081209484958',
'c/d': b'94589480984058'
}
def test(name_or_buffer):
with torch.serialization._open_zipfile_writer(name_or_buffer) as zip_file:
for key in data:
zip_file.write_record(key, data[key], len(data[key]))
if hasattr(name_or_buffer, 'seek'):
name_or_buffer.seek(0)
with torch.serialization._open_zipfile_reader(name_or_buffer) as zip_file:
for key in data:
actual = zip_file.get_record(key)
expected = data[key]
self.assertEqual(expected, actual)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
test(f)
with TemporaryFileName() as fname:
test(fname)
test(io.BytesIO())
def _test_serialization(self, weights_only):
# Test serialization with a real file
b = self._test_serialization_data()
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save(b, f)
f.seek(0)
c = torch.load(f, weights_only=weights_only)
self._test_serialization_assert(b, c)
with TemporaryFileName() as fname:
torch.save(b, fname)
c = torch.load(fname, weights_only=weights_only)
self._test_serialization_assert(b, c)
# test non-ascii encoding of bytes arrays/strings
# The following bytes are produced by serializing
# [b'\xc5\xbc\xc4\x85\xc4\x85\xc3\xb3\xc5\xbc\xc4\x85\xc5\xbc', torch.zeros(1, dtype=torch.float), 2]
# in Python 2.7.12 and PyTorch 0.4.1, where the first element contains
# bytes of some utf-8 characters (i.e., `utf8_str.encode('utf-8')`).
serialized = (
b'\x80\x02\x8a\nl\xfc\x9cF\xf9 j\xa8P\x19.\x80\x02M\xe9\x03.'
b'\x80\x02}q\x01(U\x10protocol_versionq\x02M\xe9\x03U\n'
b'type_sizesq\x03}q\x04(U\x03intq\x05K\x04U\x05shortq\x06K\x02U'
b'\x04longq\x07K\x04uU\rlittle_endianq\x08\x88u.\x80\x02]q'
b'\x01(U\x0e\xc5\xbc\xc4\x85\xc4\x85\xc3\xb3\xc5\xbc\xc4\x85'
b'\xc5\xbcq\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x03((U'
b'\x07storageq\x04ctorch\nFloatStorage\nq\x05U\x0845640624q'
b'\x06U\x03cpuq\x07\x8a\x01\x01NtQK\x00K\x01\x85K\x01\x85'
b'\x89NtRq\x08K\x02e.\x80\x02]q\x01U\x0845640624q\x02a.\x01\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
)
buf = io.BytesIO(serialized)
utf8_bytes = b'\xc5\xbc\xc4\x85\xc4\x85\xc3\xb3\xc5\xbc\xc4\x85\xc5\xbc'
utf8_str = utf8_bytes.decode('utf-8')
loaded_utf8 = torch.load(buf, weights_only=weights_only, encoding='utf-8')
self.assertEqual(loaded_utf8, [utf8_str, torch.zeros(1, dtype=torch.float), 2])
buf.seek(0)
loaded_bytes = torch.load(buf, weights_only=weights_only, encoding='bytes')
self.assertEqual(loaded_bytes, [utf8_bytes, torch.zeros(1, dtype=torch.float), 2])
def test_serialization(self):
self._test_serialization(False)
def test_serialization_safe(self):
self._test_serialization(True)
def test_serialization_filelike(self):
# Test serialization (load and save) with a filelike object
b = self._test_serialization_data()
with BytesIOContext() as f:
torch.save(b, f)
f.seek(0)
c = torch.load(f)
self._test_serialization_assert(b, c)
def test_serialization_fake_zip(self):
data = [
ord('P'),
ord('K'),
5,
6
]
for i in range(0, 100):
data.append(0)
t = torch.tensor(data, dtype=torch.uint8)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save(t, f)
# If this check is False for all Python versions (i.e. the fix
# has been backported), this test and torch.serialization._is_zipfile
# can be deleted
self.assertTrue(zipfile.is_zipfile(f))
self.assertFalse(torch.serialization._is_zipfile(f))
f.seek(0)
self.assertEqual(torch.load(f), t)
def test_serialization_gzip(self):
# Test serialization with gzip file
b = self._test_serialization_data()
f1 = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
f2 = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
torch.save(b, f1)
with open(f1.name, 'rb') as f_in, gzip.open(f2.name, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
with gzip.open(f2.name, 'rb') as f:
c = torch.load(f)
self._test_serialization_assert(b, c)
@unittest.skipIf(
not TEST_DILL or HAS_DILL_AT_LEAST_0_3_1,
'"dill" not found or is correct version'
)
def test_serialization_dill_version_not_supported(self):
x = torch.randn(5, 5)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'supports dill >='):
torch.save(x, f, pickle_module=dill)
f.seek(0)
with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'supports dill >='):
x2 = torch.load(f, pickle_module=dill, encoding='utf-8')
def test_pickle_module(self):
class ThrowingUnpickler(pickle.Unpickler):
def load(self, *args, **kwargs):
raise RuntimeError("rumpelstiltskin")
class ThrowingModule:
Unpickler = ThrowingUnpickler
load = ThrowingUnpickler.load
x = torch.eye(3)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save(x, f)
f.seek(0)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, "rumpelstiltskin"):
torch.load(f, pickle_module=ThrowingModule)
f.seek(0)
z = torch.load(f)
self.assertEqual(x, z)
@unittest.skipIf(
not TEST_DILL or not HAS_DILL_AT_LEAST_0_3_1,
'"dill" not found or not correct version'
)
def test_serialization_dill(self):
x = torch.randn(5, 5)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save(x, f, pickle_module=dill)
f.seek(0)
x2 = torch.load(f, pickle_module=dill, encoding='utf-8')
self.assertIsInstance(x2, type(x))
self.assertEqual(x, x2)
f.seek(0)
x3 = torch.load(f, pickle_module=dill)
self.assertIsInstance(x3, type(x))
self.assertEqual(x, x3)
def test_serialization_offset_gzip(self):
a = torch.randn(5, 5)
i = 41
f1 = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
f2 = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
with open(f1.name, 'wb') as f:
pickle.dump(i, f)
torch.save(a, f)
with open(f1.name, 'rb') as f_in, gzip.open(f2.name, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
with gzip.open(f2.name, 'rb') as f:
j = pickle.load(f)
b = torch.load(f)
self.assertTrue(torch.equal(a, b))
self.assertEqual(i, j)
def _test_serialization_sparse(self, weights_only):
def _test_serialization(conversion):
x = torch.zeros(3, 3)
x[1][1] = 1
x = conversion(x)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save({"tensor": x}, f)
f.seek(0)
y = torch.load(f, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(x, y["tensor"], exact_is_coalesced=True)
_test_serialization(lambda x: x.to_sparse())
_test_serialization(lambda x: x.to_sparse_csr())
_test_serialization(lambda x: x.to_sparse_csc())
_test_serialization(lambda x: x.to_sparse_bsr((1, 1)))
_test_serialization(lambda x: x.to_sparse_bsc((1, 1)))
def test_serialization_sparse(self):
self._test_serialization(False)
def test_serialization_sparse_safe(self):
self._test_serialization(True)
def test_serialization_sparse_invalid(self):
x = torch.zeros(3, 3)
x[1][1] = 1
x = x.to_sparse()
class TensorSerializationSpoofer:
def __init__(self, tensor):
self.tensor = tensor
def __reduce_ex__(self, proto):
invalid_indices = self.tensor._indices().clone()
invalid_indices[0][0] = 3
return (
torch._utils._rebuild_sparse_tensor,
(
self.tensor.layout,
(
invalid_indices,
self.tensor._values(),
self.tensor.size())))
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save({"spoofed": TensorSerializationSpoofer(x)}, f)
f.seek(0)
with self.assertRaisesRegex(
RuntimeError,
"size is inconsistent with indices"):
y = torch.load(f)
def _test_serialization_sparse_compressed_invalid(self,
conversion,
get_compressed_indices,
get_plain_indices):
x = torch.zeros(3, 3)
x[1][1] = 1
x = conversion(x)
class TensorSerializationSpoofer:
def __init__(self, tensor):
self.tensor = tensor
def __reduce_ex__(self, proto):
invalid_compressed_indices = get_compressed_indices(self.tensor).clone()
invalid_compressed_indices[0] = 3
return (
torch._utils._rebuild_sparse_tensor,
(
self.tensor.layout,
(
invalid_compressed_indices,
get_plain_indices(self.tensor),
self.tensor.values(),
self.tensor.size())))
if x.layout in {torch.sparse_csr, torch.sparse_bsr}:
compressed_indices_name = 'crow_indices'
else:
compressed_indices_name = 'ccol_indices'
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.save({"spoofed": TensorSerializationSpoofer(x)}, f)
f.seek(0)
with self.assertRaisesRegex(
RuntimeError,
f"`{compressed_indices_name}[[]..., 0[]] == 0` is not satisfied."):
y = torch.load(f)
def test_serialization_sparse_csr_invalid(self):
self._test_serialization_sparse_compressed_invalid(
torch.Tensor.to_sparse_csr, torch.Tensor.crow_indices, torch.Tensor.col_indices)
def test_serialization_sparse_csc_invalid(self):
self._test_serialization_sparse_compressed_invalid(
torch.Tensor.to_sparse_csc, torch.Tensor.ccol_indices, torch.Tensor.row_indices)
def test_serialization_sparse_bsr_invalid(self):
self._test_serialization_sparse_compressed_invalid(
lambda x: x.to_sparse_bsr((1, 1)), torch.Tensor.crow_indices, torch.Tensor.col_indices)
def test_serialization_sparse_bsc_invalid(self):
self._test_serialization_sparse_compressed_invalid(
lambda x: x.to_sparse_bsc((1, 1)), torch.Tensor.ccol_indices, torch.Tensor.row_indices)
def test_serialize_device(self):
device_str = ['cpu', 'cpu:0', 'cuda', 'cuda:0']
device_obj = [torch.device(d) for d in device_str]
for device in device_obj:
device_copied = copy.deepcopy(device)
self.assertEqual(device, device_copied)
def _test_serialization_backwards_compat(self, weights_only):
a = [torch.arange(1 + i, 26 + i).view(5, 5).float() for i in range(2)]
b = [a[i % 2] for i in range(4)]
b += [a[0].storage()]
b += [a[0].reshape(-1)[1:4].clone().storage()]
path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_serialized.pt')
c = torch.load(path, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(b, c, atol=0, rtol=0)
self.assertTrue(isinstance(c[0], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[1], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[2], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[3], torch.FloatTensor))
self.assertTrue(isinstance(c[4], torch.storage.TypedStorage))
self.assertEqual(c[4].dtype, torch.float32)
c[0].fill_(10)
self.assertEqual(c[0], c[2], atol=0, rtol=0)
self.assertEqual(c[4], torch.FloatStorage(25).fill_(10), atol=0, rtol=0)
c[1].fill_(20)
self.assertEqual(c[1], c[3], atol=0, rtol=0)
# test some old tensor serialization mechanism
class OldTensorBase:
def __init__(self, new_tensor):
self.new_tensor = new_tensor
def __getstate__(self):
return (self.new_tensor.storage(),
self.new_tensor.storage_offset(),
tuple(self.new_tensor.size()),
self.new_tensor.stride())
class OldTensorV1(OldTensorBase):
def __reduce__(self):
return (torch.Tensor, (), self.__getstate__())
class OldTensorV2(OldTensorBase):
def __reduce__(self):
return (_rebuild_tensor, self.__getstate__())
x = torch.randn(30).as_strided([2, 3], [9, 3], 2)
for old_cls in [OldTensorV1, OldTensorV2]:
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
old_x = old_cls(x)
torch.save(old_x, f)
f.seek(0)
load_x = torch.load(f, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(x.storage(), load_x.storage())
self.assertEqual(x.storage_offset(), load_x.storage_offset())
self.assertEqual(x.size(), load_x.size())
self.assertEqual(x.stride(), load_x.stride())
def test_serialization_backwards_compat(self):
self._test_serialization_backwards_compat(False)
def test_serialization_backwards_compat_safe(self):
self._test_serialization_backwards_compat(True)
def test_serialization_save_warnings(self):
with warnings.catch_warnings(record=True) as warns:
with tempfile.NamedTemporaryFile() as checkpoint:
x = torch.save(torch.nn.Linear(2, 3), checkpoint)
self.assertEqual(len(warns), 0)
def test_serialization_map_location(self):
test_file_path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/gpu_tensors.pt')
def map_location(storage, loc):
return storage
def load_bytes():
with open(test_file_path, 'rb') as f:
return io.BytesIO(f.read())
fileobject_lambdas = [lambda: test_file_path, load_bytes]
cpu_map_locations = [
map_location,
{'cuda:0': 'cpu'},
'cpu',
torch.device('cpu'),
]
gpu_0_map_locations = [
{'cuda:0': 'cuda:0'},
'cuda',
'cuda:0',
torch.device('cuda'),
torch.device('cuda', 0)
]
gpu_last_map_locations = [
f'cuda:{torch.cuda.device_count() - 1}',
]
def check_map_locations(map_locations, tensor_class, intended_device):
for fileobject_lambda in fileobject_lambdas:
for map_location in map_locations:
tensor = torch.load(fileobject_lambda(), map_location=map_location)
self.assertEqual(tensor.device, intended_device)
self.assertIsInstance(tensor, tensor_class)
self.assertEqual(tensor, tensor_class([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))
check_map_locations(cpu_map_locations, torch.FloatTensor, torch.device('cpu'))
if torch.cuda.is_available():
check_map_locations(gpu_0_map_locations, torch.cuda.FloatTensor, torch.device('cuda', 0))
check_map_locations(
gpu_last_map_locations,
torch.cuda.FloatTensor,
torch.device('cuda', torch.cuda.device_count() - 1)
)
@unittest.skipIf(torch.cuda.is_available(), "Testing torch.load on CPU-only machine")
def test_load_nonexistent_device(self):
# Setup: create a serialized file object with a 'cuda:0' restore location
# The following was generated by saving a torch.randn(2, device='cuda') tensor.
serialized = (b'\x80\x02\x8a\nl\xfc\x9cF\xf9 j\xa8P\x19.\x80\x02M\xe9'
b'\x03.\x80\x02}q\x00(X\x10\x00\x00\x00protocol_versionq'
b'\x01M\xe9\x03X\r\x00\x00\x00little_endianq\x02\x88X\n'
b'\x00\x00\x00type_sizesq\x03}q\x04(X\x05\x00\x00\x00shortq'
b'\x05K\x02X\x03\x00\x00\x00intq\x06K\x04X\x04\x00\x00\x00'
b'longq\x07K\x04uu.\x80\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2'
b'\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\nFloatStorage'
b'\nq\x02X\x0e\x00\x00\x0094919395964320q\x03X\x06\x00\x00'
b'\x00cuda:0q\x04K\x02Ntq\x05QK\x00K\x02\x85q\x06K\x01\x85q'
b'\x07\x89Ntq\x08Rq\t.\x80\x02]q\x00X\x0e\x00\x00\x00'
b'94919395964320q\x01a.\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xbb'
b'\x1f\x82\xbe\xea\x81\xd1>')
buf = io.BytesIO(serialized)
error_msg = r'Attempting to deserialize object on a CUDA device'
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
_ = torch.load(buf)
@unittest.skipIf((3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2), "See https://bugs.python.org/issue39681")
def test_serialization_filelike_api_requirements(self):
filemock = FilelikeMock(b'', has_readinto=False)
tensor = torch.randn(3, 5)
torch.save(tensor, filemock)
expected_superset = {'write', 'flush'}
self.assertTrue(expected_superset.issuperset(filemock.calls))
# Reset between save and load
filemock.seek(0)
filemock.calls.clear()
_ = torch.load(filemock)
expected_superset = {'read', 'readline', 'seek', 'tell'}
self.assertTrue(expected_superset.issuperset(filemock.calls))
def _test_serialization_filelike(self, tensor, mock, desc):
f = mock(b'')
torch.save(tensor, f)
f.seek(0)
data = mock(f.read())
msg = 'filelike serialization with {}'
b = torch.load(data)
self.assertTrue(torch.equal(tensor, b), msg.format(desc))
@unittest.skipIf((3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2), "See https://bugs.python.org/issue39681")
def test_serialization_filelike_missing_attrs(self):
# Test edge cases where filelike objects are missing attributes.
# The Python io docs suggests that these attributes should really exist
# and throw io.UnsupportedOperation, but that isn't always the case.
mocks = [
('no readinto', lambda x: FilelikeMock(x)),
('has readinto', lambda x: FilelikeMock(x, has_readinto=True)),
('no fileno', lambda x: FilelikeMock(x, has_fileno=False)),
]
to_serialize = torch.randn(3, 10)
for desc, mock in mocks:
self._test_serialization_filelike(to_serialize, mock, desc)
@unittest.skipIf((3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2), "See https://bugs.python.org/issue39681")
def test_serialization_filelike_stress(self):
a = torch.randn(11 * (2 ** 9) + 1, 5 * (2 ** 9))
# This one should call python read multiple times
self._test_serialization_filelike(a, lambda x: FilelikeMock(x, has_readinto=False),
'read() stress test')
self._test_serialization_filelike(a, lambda x: FilelikeMock(x, has_readinto=True),
'readinto() stress test')
def test_serialization_filelike_uses_readinto(self):
# For maximum effiency, when reading a file-like object,
# ensure the C API calls readinto instead of read.
a = torch.randn(5, 4)
f = io.BytesIO()
torch.save(a, f)
f.seek(0)
data = FilelikeMock(f.read(), has_readinto=True)
b = torch.load(data)
self.assertTrue(data.was_called('readinto'))
def test_serialization_filelike_exceptions(self):
# Try to serialize to buffers that does not have write method
# Or have a malfrormed one, and make sure it does not cause an abort
# See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/87997
x = torch.rand(10)
with self.assertRaises(AttributeError):
# Tries to serialize str into tensor
torch.save('foo', x)
x.write = "bar"
x.flush = "baz"
with self.assertRaises(TypeError):
# Tries to serialize str into tensor with write property
torch.save('foo', x)
x.write = str.__add__
x.flush = str.__mul__
with self.assertRaises(TypeError):
# Tries to serialize str into tensor with wrong callable write property
torch.save('foo', x)
s_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
s = torch.CharStorage(s_data)
with self.assertRaises(AttributeError):
# Tries to serialize list into CharStorage
torch.save(s_data, s)
x = torch.randint(10, (3, 3), dtype=torch.float).cpu().numpy()
with self.assertRaises(AttributeError):
# Tries to serialize ndarray into ndarray
torch.save(x, x)
def test_serialization_storage_slice(self):
# Generated using:
#
# t = torch.zeros(2);
# s1 = t.storage()[:1]
# s2 = t.storage()[1:]
# torch.save((s1, s2), 'foo.ser')
#
# with PyTorch 0.3.1
serialized = (b'\x80\x02\x8a\nl\xfc\x9cF\xf9 j\xa8P\x19.\x80\x02M\xe9\x03'
b'.\x80\x02}q\x00(X\n\x00\x00\x00type_sizesq\x01}q\x02(X\x03'
b'\x00\x00\x00intq\x03K\x04X\x05\x00\x00\x00shortq\x04K\x02X'
b'\x04\x00\x00\x00longq\x05K\x04uX\x10\x00\x00\x00protocol_versionq'
b'\x06M\xe9\x03X\r\x00\x00\x00little_endianq\x07\x88u.\x80\x02'
b'(X\x07\x00\x00\x00storageq\x00ctorch\nFloatStorage\nq\x01X\x0e'
b'\x00\x00\x0094279043900432q\x02X\x03\x00\x00\x00cpuq\x03K\x02'
b'X\x0e\x00\x00\x0094279029750368q\x04K\x00K\x01\x87q\x05tq\x06'
b'Q(h\x00h\x01X\x0e\x00\x00\x0094279043900432q\x07h\x03K\x02X'
b'\x0e\x00\x00\x0094279029750432q\x08K\x01K\x01\x87q\ttq\nQ'
b'\x86q\x0b.\x80\x02]q\x00X\x0e\x00\x00\x0094279043900432q'
b'\x01a.\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00')
buf = io.BytesIO(serialized)
(s1, s2) = torch.load(buf)
self.assertEqual(s1[0], 0)
self.assertEqual(s2[0], 0)
self.assertEqual(s1.data_ptr() + 4, s2.data_ptr())
def test_load_unicode_error_msg(self):
# This Pickle contains a Python 2 module with Unicode data and the
# loading should fail if the user explicitly specifies ascii encoding!
path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_conv2d.pt')
self.assertRaises(UnicodeDecodeError, lambda: torch.load(path, encoding='ascii'))
def test_load_python2_unicode_module(self):
# This Pickle contains some Unicode data!
path = download_file('https://download.pytorch.org/test_data/legacy_conv2d.pt')
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
self.assertIsNotNone(torch.load(path))
def test_load_error_msg(self):
expected_err_msg = (".*You can only torch.load from a file that is seekable. " +
"Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and " +
"try to load from it instead.")
resource = FilelikeMock(data=b"data")
delattr(resource, "tell")
delattr(resource, "seek")
with self.assertRaisesRegex(AttributeError, expected_err_msg):
torch.load(resource)
def test_save_different_dtype_unallocated(self):
devices = ['cpu']
if torch.cuda.is_available():
devices.append('cuda')
def save_load_check(a, b):
with io.BytesIO() as f:
torch.save([a, b], f)
f.seek(0)
a_loaded, b_loaded = torch.load(f)
self.assertEqual(a, a_loaded)
self.assertEqual(b, b_loaded)
for device, dtype in product(devices, all_types_and_complex_and(torch.half,
torch.bfloat16, torch.bool)):
a = torch.tensor([], dtype=dtype, device=device)
for other_dtype in all_types_and_complex_and(torch.half, torch.bfloat16, torch.bool):
s = torch.TypedStorage(
wrap_storage=a.storage().untyped(),
dtype=other_dtype)
save_load_check(a, s)
save_load_check(a.storage(), s)
b = torch.tensor([], dtype=other_dtype, device=device)
save_load_check(a, b)
def test_save_different_dtype_error(self):
error_msg = r"Cannot save multiple tensors or storages that view the same data as different types"
devices = ['cpu']
if torch.cuda.is_available():
devices.append('cuda')
for device in devices:
a = torch.randn(10, dtype=torch.complex128, device=device)
f = io.BytesIO()
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a, a.imag], f)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a.storage(), a.imag], f)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a, a.imag.storage()], f)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a.storage(), a.imag.storage()], f)
a = torch.randn(10, device=device)
s_bytes = torch.TypedStorage(
wrap_storage=a.storage().untyped(),
dtype=torch.uint8)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a, s_bytes], f)
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, error_msg):
torch.save([a.storage(), s_bytes], f)
def test_safe_load_basic_types(self):
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
data = {"int": 123, "str": "world", "float": 3.14, "bool": False}
torch.save(data, f)
f.seek(0)
loaded_data = torch.load(f, weights_only=True)
self.assertEqual(data, loaded_data)
class serialization_method:
def __init__(self, use_zip):
self.use_zip = use_zip
self.torch_save = torch.save
def __enter__(self, *args, **kwargs):
def wrapper(*args, **kwargs):
if '_use_new_zipfile_serialization' in kwargs:
raise RuntimeError("Cannot set method manually")
kwargs['_use_new_zipfile_serialization'] = self.use_zip
return self.torch_save(*args, **kwargs)
torch.save = wrapper
def __exit__(self, *args, **kwargs):
torch.save = self.torch_save
@unittest.skipIf(IS_WINDOWS, "NamedTemporaryFile on windows")
class TestBothSerialization(TestCase):
def _test_serialization_new_format_old_format_compat(self, device, weights_only):
x = [torch.ones(200, 200, device=device) for i in range(30)]
def test(f_new, f_old):
torch.save(x, f_new, _use_new_zipfile_serialization=True)
f_new.seek(0)
x_new_load = torch.load(f_new, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(x, x_new_load)
torch.save(x, f_old, _use_new_zipfile_serialization=False)
f_old.seek(0)
x_old_load = torch.load(f_old, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(x_old_load, x_new_load)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f_new, tempfile.NamedTemporaryFile() as f_old:
test(f_new, f_old)
def test_serialization_new_format_old_format_compat(self, device):
self._test_serialization_new_format_old_format_compat(device, False)
def test_serialization_new_format_old_format_compat_safe(self, device):
self._test_serialization_new_format_old_format_compat(device, True)
class TestOldSerialization(TestCase, SerializationMixin):
# unique_key is necessary because on Python 2.7, if a warning passed to
# the warning module is the same, it is not raised again.
def _test_serialization_container(self, unique_key, filecontext_lambda):
tmpmodule_name = f'tmpmodule{unique_key}'
def import_module(name, filename):
import importlib.util
spec = importlib.util.spec_from_file_location(name, filename)
module = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(module)
sys.modules[module.__name__] = module
return module
with filecontext_lambda() as checkpoint:
fname = get_file_path_2(os.path.dirname(os.path.dirname(torch.__file__)), 'torch', 'testing',
'_internal', 'data', 'network1.py')
module = import_module(tmpmodule_name, fname)
torch.save(module.Net(), checkpoint)
# First check that the checkpoint can be loaded without warning about unsafe loads
checkpoint.seek(0)
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
loaded = torch.load(checkpoint)
self.assertTrue(isinstance(loaded, module.Net))
if can_retrieve_source:
self.assertEqual(len(w), 0)
# Replace the module with different source
fname = get_file_path_2(os.path.dirname(os.path.dirname(torch.__file__)), 'torch', 'testing',
'_internal', 'data', 'network2.py')
module = import_module(tmpmodule_name, fname)
checkpoint.seek(0)
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
loaded = torch.load(checkpoint)
self.assertTrue(isinstance(loaded, module.Net))
if can_retrieve_source:
self.assertEqual(len(w), 1)
self.assertTrue(w[0].category, 'SourceChangeWarning')
def test_serialization_container(self):
self._test_serialization_container('file', tempfile.NamedTemporaryFile)
def test_serialization_container_filelike(self):
self._test_serialization_container('filelike', BytesIOContext)
def test_serialization_offset(self):
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(1024, 1024, 512, dtype=torch.float32)
m = torch.nn.Conv2d(1, 1, (1, 3))
i, j = 41, 43
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
pickle.dump(i, f)
torch.save(a, f)
pickle.dump(j, f)
torch.save(b, f)
torch.save(m, f)
self.assertTrue(f.tell() > 2 * 1024 * 1024 * 1024)
f.seek(0)
i_loaded = pickle.load(f)
a_loaded = torch.load(f)
j_loaded = pickle.load(f)
b_loaded = torch.load(f)
m_loaded = torch.load(f)
self.assertTrue(torch.equal(a, a_loaded))
self.assertTrue(torch.equal(b, b_loaded))
self.assertTrue(m.kernel_size == m_loaded.kernel_size)
self.assertEqual(i, i_loaded)
self.assertEqual(j, j_loaded)
@parametrize('weights_only', (True, False))
def test_serialization_offset_filelike(self, weights_only):
a = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(1024, 1024, 512, dtype=torch.float32)
i, j = 41, 43
with BytesIOContext() as f:
pickle.dump(i, f)
torch.save(a, f)
pickle.dump(j, f)
torch.save(b, f)
self.assertTrue(f.tell() > 2 * 1024 * 1024 * 1024)
f.seek(0)
i_loaded = pickle.load(f)
a_loaded = torch.load(f, weights_only=weights_only)
j_loaded = pickle.load(f)
b_loaded = torch.load(f, weights_only=weights_only)
self.assertTrue(torch.equal(a, a_loaded))
self.assertTrue(torch.equal(b, b_loaded))
self.assertEqual(i, i_loaded)
self.assertEqual(j, j_loaded)
def run(self, *args, **kwargs):
with serialization_method(use_zip=False):
return super().run(*args, **kwargs)
class TestSerialization(TestCase, SerializationMixin):
@parametrize('weights_only', (True, False))
def test_serialization_zipfile(self, weights_only):
data = self._test_serialization_data()
def test(name_or_buffer):
torch.save(data, name_or_buffer)
if hasattr(name_or_buffer, 'seek'):
name_or_buffer.seek(0)
result = torch.load(name_or_buffer, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(result, data)
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
test(f)
with TemporaryFileName() as fname:
test(fname)
if IS_FILESYSTEM_UTF8_ENCODING:
with TemporaryDirectoryName(suffix='非ASCIIパス') as dname:
with TemporaryFileName(dir=dname) as fname:
test(fname)
test(io.BytesIO())
def test_serialization_zipfile_actually_jit(self):
with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
torch.jit.save(torch.jit.script(torch.nn.Linear(3, 4)), f)
f.seek(0)
torch.load(f)
# Ensure large zip64 serialization works properly
def test_serialization_2gb_file(self):
# Run GC to clear up as much memory as possible before running this test
gc.collect()
big_model = torch.nn.Conv2d(20000, 3200, kernel_size=3)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(big_model.state_dict(), f)
f.seek(0)
state = torch.load(f)
@parametrize('weights_only', (True, False))
def test_pathlike_serialization(self, weights_only):
model = torch.nn.Conv2d(20, 3200, kernel_size=3)
with TemporaryFileName() as fname:
path = pathlib.Path(fname)
torch.save(model.state_dict(), path)
torch.load(path, weights_only=weights_only)
@parametrize('weights_only', (True, False))
def test_meta_serialization(self, weights_only):
big_model = torch.nn.Conv2d(20000, 320000, kernel_size=3, device='meta')
with BytesIOContext() as f:
torch.save(big_model.state_dict(), f)
f.seek(0)
state = torch.load(f, weights_only=weights_only)
self.assertEqual(state['weight'].size(), big_model.weight.size())
def test_lr_scheduler_serialization(self):
sgd = torch.optim.SGD([
torch.tensor(torch.randn(100, 100, 2000), requires_grad=True)
], lr=0.1, momentum=0.9)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(sgd, 6.0, total_steps=10)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(lr_scheduler.state_dict(), f)
f.seek(0, os.SEEK_END)
size = f.tell()
f.seek(0)
lr_scheduler_state = torch.load(f)
self.assertEqual(lr_scheduler_state['base_lrs'], lr_scheduler.base_lrs)
self.assertFalse(hasattr(lr_scheduler_state['anneal_func'], '__self__')) # check method is not bound
self.assertTrue(size < 1024 * 1024) # Must be less than 1MB
def test_serialization_python_attr(self):
def _test_save_load_attr(t):
t.foo = 'foo'
t.pi = 3.14
with BytesIOContext() as f:
torch.save(t, f)
f.seek(0)
loaded_t = torch.load(f)
self.assertEqual(t, loaded_t)
self.assertEqual(t.foo, loaded_t.foo)
self.assertEqual(t.pi, loaded_t.pi)
t = torch.zeros(3, 3)
_test_save_load_attr(t)
_test_save_load_attr(torch.nn.Parameter(t))
def test_weights_only_assert(self):
class HelloWorld:
def __reduce__(self):
return (print, ("Hello World!",))
with BytesIOContext() as f:
torch.save(HelloWorld(), f)
f.seek(0)
# Unsafe load should work
self.assertIsNone(torch.load(f, weights_only=False))
f.seek(0)
# Safe load should assert
with self.assertRaisesRegex(pickle.UnpicklingError, "Unsupported class"):
torch.load(f, weights_only=True)
@parametrize('weights_only', (False, True))
def test_serialization_math_bits(self, weights_only):
t = torch.randn(1, dtype=torch.cfloat)
def _save_load_check(t):
with BytesIOContext() as f:
torch.save(t, f)
f.seek(0)
# Unsafe load should work
self.assertEqual(torch.load(f, weights_only=weights_only), t)
t_conj = torch.conj(t)
_save_load_check(t_conj)
t_neg = torch._neg_view(t)
_save_load_check(t_neg)
t_n_c = torch._neg_view(torch.conj(t))
_save_load_check(t_n_c)
@parametrize('weights_only', (False, True))
def test_serialization_efficient_zerotensor(self, weights_only):
# We don't support serializing `ZeroTensor` as it is not public
# facing yet.
# If in future, `ZeroTensor` serialization is supported, this test
# should start failing!
t = torch._efficientzerotensor((4, 5))
def _save_load_check(t):
with BytesIOContext() as f:
torch.save(t, f)
f.seek(0)
# Unsafe load should work
self.assertEqual(torch.load(f, weights_only=weights_only), t)
# NOTE: `torch.save` fails before we hit the TORCH_CHECK in `getTensoMetadata`
# as nullptr storage is disabled.
err_msg = (r'python bindings to nullptr storage \(e.g., from torch.Tensor._make_wrapper_subclass\)'
' are currently unsafe and thus disabled')
with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, err_msg):
_save_load_check(t)
def test_serialization_byteorder_mark(self):
lstm = torch.nn.LSTM(3, 3)
inputs = [torch.randn(1, 3) for _ in range(5)]
inputs = torch.cat(inputs).view(len(inputs), 1, -1)
hidden = (torch.randn(1, 1, 3), torch.randn(1, 1, 3)) # clean out hidden state
databuffer = io.BytesIO()
torch.save(lstm.state_dict(), databuffer)
databuffer.seek(0)
with torch.serialization._open_zipfile_reader(databuffer) as zip_file:
byteordername = 'byteorder'
self.assertTrue(zip_file.has_record(byteordername))
byteorderdata = zip_file.get_record(byteordername)
self.assertTrue(byteorderdata in [b'little', b'big'])
self.assertEqual(byteorderdata.decode(), sys.byteorder)
def test_serialization_load_bom_data(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# lstm = torch.nn.LSTM(3, 3)
# inputs = [torch.randn(1, 3) for _ in range(5)]
#
# inputs = torch.cat(inputs).view(len(inputs), 1, -1)
# hidden = (torch.randn(1, 1, 3), torch.randn(1, 1, 3))
#
# torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.LE.BOM.pt")
#
# print(lstm.state_dict())
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# lstm = torch.nn.LSTM(3, 3)
# lstm.load_state_dict(torch.load("lstm.LE.BOM.pt"), strict=True)
#
# torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.BE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(lstm.state_dict(), "lstm.BE.BOM.pt")
#
# print(lstm.state_dict())
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\r\x00\x15\x00lstm/data.pklFB\x11\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x80\x02'
b'ccollections\nOrderedDict\nq\x00)Rq\x01(X\x0c\x00\x00\x00weight_ih_l0q\x02ctor'
b'ch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x03((X\x07\x00\x00\x00storageq\x04ctorch\nFloat'
b'Storage\nq\x05X\x01\x00\x00\x000q\x06X\x03\x00\x00\x00cpuq\x07K$tq\x08QK\x00K\x0c'
b'K\x03\x86q\tK\x03K\x01\x86q\n\x89h\x00)Rq\x0btq\x0cRq\rX\x0c\x00\x00\x00weight_'
b'hh_l0q\x0eh\x03((h\x04h\x05X\x01\x00\x00\x001q\x0fh\x07K$tq\x10QK\x00K\x0cK\x03\x86'
b'q\x11K\x03K\x01\x86q\x12\x89h\x00)Rq\x13tq\x14Rq\x15X\n\x00\x00\x00bias_ih_l0'
b'q\x16h\x03((h\x04h\x05X\x01\x00\x00\x002q\x17h\x07K\x0ctq\x18QK\x00K\x0c\x85q\x19'
b'K\x01\x85q\x1a\x89h\x00)Rq\x1btq\x1cRq\x1dX\n\x00\x00\x00bias_hh_l0q\x1eh\x03(('
b'h\x04h\x05X\x01\x00\x00\x003q\x1fh\x07K\x0ctq QK\x00K\x0c\x85q!K\x01\x85q"\x89h\x00'
b')Rq#tq$Rq%u}q&X\t\x00\x00\x00_metadataq\'h\x00)Rq(X\x00\x00\x00\x00q)}q*X\x07'
b'\x00\x00\x00versionq+K\x01sssb.PK\x07\x08\xab\xf1\xfb\x01\xb8\x01\x00\x00\xb8\x01'
b'\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0b\x00\x0f\x00lstm/data/0FB\x0b\x00ZZZZZZZZZZZ\nuJ\xbe'
b'X*\xa2\xbe\xc4\xea\x10>\xd4\n\x8d\xbe\x1c\x10\x8a\xbe\xb02\xe4\xbe,\xcb4>\x00'
b'\x17!>H\x9c\xe0\xbe\xd2\x15!\xbe6C\xc6>v\xc5\x89>\xae\x14\x81\xbeZ\xc7\x99>\x90P'
b'\x01?`\xb9\x9a<\xc0 <=\'\xc7\x9e\xbe\xaa\xf4\x02?\x00\xf3\x0e\xbc\xd8\xb7v\xbe\xa0'
b'\xcc\xcd=$/\xaf>\x00\xc4K=0\xb8\xe5\xbe\xb6\xc5U\xbe\xc4i\xf3\xbe\xa45\xdc>\x06'
b'g\x8d>N!\xae>2Fr\xbe0hb\xbd\xf0we\xbd g\xa0<\xb6\xbe\x9e\xbe\x14\xd1\xc2>PK\x07'
b'\x08j\xd9\xb9M\x90\x00\x00\x00\x90\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0b\x007\x00lst'
b'm/data/1FB3\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ|[\xe1>\xa2Yd\xbe'
b'\xa5o\t\xbfz\x1c\x05\xbe \xb1\xdb<\xf0\xcd\xfc>\xa2u\xcb>\x8c\x87{\xbe\x9c\x9b'
b'^>\xacmG>\xae\x17\x93>\x8e\xc5\xf0\xbet\x1c\xfc>\xcb\x84\x81\xbe\xc8\xa6 >\x88\xee'
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buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
lstm_le_no_bom = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_le_bom = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_be_no_bom = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_be_bom = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_le_no_bom_little = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_be_no_bom_little = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_le_no_bom_big = torch.nn.LSTM(3, 3)
lstm_be_no_bom_big = torch.nn.LSTM(3, 3)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
lstm_le_no_bom.load_state_dict(torch.load(buf_le_no_bom), strict=True)
lstm_be_no_bom.load_state_dict(torch.load(buf_be_no_bom), strict=True)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
lstm_le_bom.load_state_dict(torch.load(buf_le_bom), strict=True)
lstm_be_bom.load_state_dict(torch.load(buf_be_bom), strict=True)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
lstm_le_no_bom_little.load_state_dict(torch.load(buf_le_no_bom), strict=True)
lstm_be_no_bom_little.load_state_dict(torch.load(buf_be_no_bom), strict=True)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
lstm_le_no_bom_big.load_state_dict(torch.load(buf_le_no_bom), strict=True)
lstm_be_no_bom_big.load_state_dict(torch.load(buf_be_no_bom), strict=True)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertEqual(lstm_le_bom.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_le_no_bom.state_dict(), lstm_be_no_bom.state_dict())
self.assertEqual(lstm_le_no_bom_little.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_be_no_bom_little.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_le_no_bom_big.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertEqual(lstm_be_no_bom_big.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertEqual(lstm_le_no_bom.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertEqual(lstm_le_no_bom.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_be_no_bom.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_be_no_bom.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
else:
self.assertNotEqual(lstm_le_no_bom.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertNotEqual(lstm_le_no_bom.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
self.assertEqual(lstm_be_no_bom.state_dict(), lstm_le_bom.state_dict())
self.assertEqual(lstm_be_no_bom.state_dict(), lstm_be_bom.state_dict())
def test_serialization_load_bom_data_double(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.double)
#
# torch.save(x, "tensor.double.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.double.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.double.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.double.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.double.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x00\t\x00tensor.double.LE/data.pklFB\x05\x00ZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'DoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x17\x00 \x00tensor.double.LE/data/0FB\x1c\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'\x97v\xa4\xff|^\xc9?\xce\xbc\x8cP\x8d\xb0\xe9\xbf\xdc\x0e\xef[\xb7\xdb\xd3\xbf4\xb1'
b'\x08Q\xf9\x00\xde?PK\x07\x08\xae\x92t\x0f \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x18\x00\x1a\x00tensor.double.LE/versionFB\x16\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00\x19\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.double'
b'.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xae\x92t\x0f'
b' \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xeb\x00\x00\x00tensor.double.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00p\x01\x00\x00tensor.double.LE/versionPK\x06'
b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa4\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03'
b'\x00\xd2\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x00\x05\x00tensor.double.LE.BOM/data.pklFB\x01\x00Z\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1e\x00\x19\x00tensor.double.LE.BOM/byteorderFB\x15\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1b\x001\x00tensor.double.LE.BOM/data/0FB-\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZ\x97v\xa4\xff|^\xc9?\xce\xbc\x8cP\x8d\xb0\xe9\xbf\xdc\x0e\xef[\xb7'
b'\xdb\xd3\xbf4\xb1\x08Q\xf9\x00\xde?PK\x07\x08\xae\x92t\x0f \x00\x00\x00 \x00\x00'
b'\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x16\x00tensor.double.LE.BOM/versionFB\x12\x00ZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00'
b'\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'tensor.double.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xeb\x00\x00\x00tensor.double.LE.BOM/byteorderPK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xae\x92t\x0f '
b'\x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'V\x01\x00\x00tensor.double.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.double.LE.BOM/versio'
b'nPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00*\x01\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00|\x03\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00'
b'*\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x00\t\x00tensor.double.BE/data.pklFB\x05\x00ZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'DoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x17\x00 \x00tensor.double.BE/data/0FB\x1c\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'?\xc9^|\xff\xa4v\x97\xbf\xe9\xb0\x8dP\x8c\xbc\xce\xbf\xd3\xdb\xb7[\xef\x0e\xdc?\xde'
b'\x00\xf9Q\x08\xb14PK\x07\x083@\x82/ \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x18\x00\x1a\x00tensor.double.BE/versionFB\x16\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07'
b'\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00\x19\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.double.BE/da'
b'ta.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x003@\x82/ '
b'\x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\xeb\x00\x00\x00tensor.double.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00p\x01\x00\x00tensor.double.BE/versionPK\x06\x06'
b',\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa4\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00'
b'\xd2\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x00\x05\x00tensor.double.BE.BOM/data.pklFB\x01\x00Z\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1e\x00\x19\x00tensor.double.BE.BOM/byteorderFB\x15\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1b\x004\x00tensor.double.BE.BOM/data/0FB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZ?\xc9^|\xff\xa4v\x97\xbf\xe9\xb0\x8dP\x8c\xbc\xce\xbf\xd3\xdb\xb7'
b'[\xef\x0e\xdc?\xde\x00\xf9Q\x08\xb14PK\x07\x083@\x82/ \x00\x00\x00 \x00\x00\x00'
b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x16\x00tensor.double.BE.BOM/versionFB\x12\x00ZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\xd3\xba&\x9b\x00\x00\x00\x9b\x00\x00'
b'\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00ten'
b'sor.double.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xeb\x00\x00\x00tensor.double.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x003@\x82/ \x00\x00\x00 \x00\x00\x00'
b'\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.do'
b'uble.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1'
b'\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.double.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00*\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00|\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01'
b'\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00*\x01\x00\x00R\x02\x00\x00'
b'\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_float(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.float)
#
# torch.save(x, "tensor.float.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.float.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.float.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.float.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.float.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.float.LE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'FloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05Q'
b'K\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16'
b'\x00"\x00tensor.float.LE/data/0FB\x1e\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x01h\x9e'
b'?\r\xb7A?\x1a\x1e\x07\xbf\xd4|\x02?PK\x07\x08\x8fq]\x8c\x10\x00\x00\x00\x10\x00'
b'\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00+\x00tensor.float.LE/versionFB\'\x00ZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00%Y"N\x9a\x00\x00'
b'\x00\x9a\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00tensor.float.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x8fq]\x8c\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.float.LE/data/0PK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00`\x01\x00\x00t'
b'ensor.float.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06'
b'\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00'
b'\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcf\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.float.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1d\x00\x1b\x00tensor.float.LE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZl'
b'ittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a'
b'\x002\x00tensor.float.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZ\x01h\x9e?\r\xb7A?\x1a\x1e\x07\xbf\xd4|\x02?PK\x07\x08\x8fq]\x8c\x10\x00'
b'\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.float.LE.BOM/ve'
b'rsionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.float.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1d'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.fl'
b'oat.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8f'
b'q]\x8c\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.float.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01\x00\x00tensor.float.'
b'LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00'
b'\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04'
b'\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.float.BE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'FloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05Q'
b'K\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16'
b'\x00"\x00tensor.float.BE/data/0FB\x1e\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ?\x9eh'
b'\x01?A\xb7\r\xbf\x07\x1e\x1a?\x02|\xd4PK\x07\x089D\xd6\x8a\x10\x00\x00\x00\x10\x00'
b'\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00+\x00tensor.float.BE/versionFB\'\x00ZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00%Y"N\x9a\x00\x00'
b'\x00\x9a\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00tensor.float.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x009D\xd6\x8a\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.float.BE/data/0PK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00`\x01\x00\x00t'
b'ensor.float.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06'
b'\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00'
b'\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcf\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.float.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1d\x00\x1b\x00tensor.float.BE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZb'
b'igPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00'
b'5\x00tensor.float.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZ?\x9eh\x01?A\xb7\r\xbf\x07\x1e\x1a?\x02|\xd4PK\x07\x089D\xd6\x8a\x10\x00'
b'\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.float.BE.BOM/ve'
b'rsionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'%Y"N\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.float.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1d'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.fl'
b'oat.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x009D'
b'\xd6\x8a\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.float.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01\x00\x00tensor.float.'
b'BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00'
b'\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04'
b'\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_half(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.half)
#
# torch.save(x, "tensor.half.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.half.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.half.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.half.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.half.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.half.LE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nHalfStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08E\xabQ\x8c\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x15\x00$\x00tensor.half.LE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ0'
b'\xbbf;\xcd\xbd\xab9PK\x07\x08,D\x96\x91\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x16\x004\x00tensor.half.LE/versionFB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00E\xabQ\x8c\x99\x00\x00\x00\x99'
b'\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00tensor.half.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00,D\x96\x91\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.half.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00X\x01\x00\x00tensor.ha'
b'lf.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00'
b'\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00'
b'\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.half.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nHalfStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08E\xabQ\x8c\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.half.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x003\x00tensor.half.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZ0\xbbf;\xcd\xbd\xab9PK\x07\x08,D\x96\x91\x08\x00\x00\x00\x08\x00'
b'\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.half.LE.BOM/versionFB,\x00ZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00E\xabQ\x8c\x99'
b'\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00tensor.half.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1c\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.half.LE.'
b'BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00,D\x96\x91'
b'\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.half.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd8\x01\x00\x00tensor.half.LE.BOM/ve'
b'rsionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"\x01\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00t\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04'
b'\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.half.BE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nHalfStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08E\xabQ\x8c\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x15\x00$\x00tensor.half.BE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xbb'
b'0;f\xbd\xcd9\xabPK\x07\x08\xc7\xa1\xfd\x07\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x16\x004\x00tensor.half.BE/versionFB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00E\xabQ\x8c\x99\x00\x00'
b'\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00tensor.half.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xc7\xa1\xfd\x07\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.half.BE/data/0PK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02'
b'\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00X\x01\x00\x00'
b'tensor.half.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06'
b'\x07\x00\x00\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06'
b'\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.half.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nHalfStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05'
b'QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08E\xabQ\x8c\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.half.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x19\x006\x00tensor.half.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZ\xbb0;f\xbd\xcd9\xabPK\x07\x08\xc7\xa1\xfd\x07\x08\x00\x00\x00\x08'
b'\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.half.BE.BOM/versionFB,\x00ZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00E\xab'
b'Q\x8c\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.half.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1c'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.ha'
b'lf.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xc7'
b'\xa1\xfd\x07\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.half.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1a'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd8\x01\x00\x00tensor.ha'
b'lf.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00'
b'\x00\x00t\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00'
b'\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_long(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(-4294967295, 4294967295, [4, 4], dtype=torch.long)
#
# torch.save(x, "tensor.long.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.long.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.long.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.long.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.long.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.long.LE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nLongStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x15\x00$\x00tensor.long.LE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZl\xfa\xda\xbe\x00\x00\x00\x00GQ^\xa9\xff\xff\xff\xff\xc5\xa4\x19\xa4\x00\x00\x00'
b'\x00\xda\x9f\x04\xdd\xff\xff\xff\xff\x9b\xfc\x98\r\x00\x00\x00\x00\x8e\xb3\xb6'
b'=\x00\x00\x00\x00n}\xd2\x8f\xff\xff\xff\xff\xe2\xfe\x14u\xff\xff\xff\xff\xf1\x01'
b'T\x07\xff\xff\xff\xff\x9b\xb3"\x7f\xff\xff\xff\xff\xb2p\x07\xfc\xff\xff\xff\xff\x1f'
b'1\xa6M\x00\x00\x00\x00a\xaa|u\xff\xff\xff\xff2Y\x12;\x00\x00\x00\x00\'J\xb7\xcb'
b'\x00\x00\x00\x00m\xb2\x1c\xe1\xff\xff\xff\xffPK\x07\x08\xd5\x00\xa1r\x80\x00\x00'
b'\x00\x80\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00<\x00tensor.long.LE/versionFB8\x00'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9eg'
b'U\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.long.LE/data.pklPK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd5\x00\xa1r\x80\x00\x00\x00\x80'
b'\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00'
b'\x00tensor.long.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xd0\x01\x00\x00tensor.long.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x1e\x03\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00'
b'R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.long.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nLongStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.long.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x003\x00tensor.long.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZl\xfa\xda\xbe\x00\x00\x00\x00GQ^\xa9\xff\xff\xff\xff\xc5\xa4\x19'
b'\xa4\x00\x00\x00\x00\xda\x9f\x04\xdd\xff\xff\xff\xff\x9b\xfc\x98\r\x00\x00\x00'
b'\x00\x8e\xb3\xb6=\x00\x00\x00\x00n}\xd2\x8f\xff\xff\xff\xff\xe2\xfe\x14u\xff\xff'
b'\xff\xff\xf1\x01T\x07\xff\xff\xff\xff\x9b\xb3"\x7f\xff\xff\xff\xff\xb2p\x07\xfc'
b'\xff\xff\xff\xff\x1f1\xa6M\x00\x00\x00\x00a\xaa|u\xff\xff\xff\xff2Y\x12;\x00\x00'
b'\x00\x00\'J\xb7\xcb\x00\x00\x00\x00m\xb2\x1c\xe1\xff\xff\xff\xffPK\x07\x08\xd5\x00'
b'\xa1r\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x008\x00tensor.lon'
b'g.LE.BOM/versionFB4\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK'
b'\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.long.LE.'
b'BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19'
b'\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.long.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd5\x00\xa1r\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x19'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.long.L'
b'E.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU'
b'\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00P\x02\x00\x00tensor.long.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xf4\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00'
b'\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00\xd2\x02\x00\x00'
b'\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.long.BE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nLongStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x15\x00$\x00tensor.long.BE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZ\x00\x00\x00\x00\xbe\xda\xfal\xff\xff\xff\xff\xa9^QG\x00\x00\x00\x00\xa4\x19\xa4'
b'\xc5\xff\xff\xff\xff\xdd\x04\x9f\xda\x00\x00\x00\x00\r\x98\xfc\x9b\x00\x00\x00'
b'\x00=\xb6\xb3\x8e\xff\xff\xff\xff\x8f\xd2}n\xff\xff\xff\xffu\x14\xfe\xe2\xff\xff'
b'\xff\xff\x07T\x01\xf1\xff\xff\xff\xff\x7f"\xb3\x9b\xff\xff\xff\xff\xfc\x07p\xb2\x00'
b'\x00\x00\x00M\xa61\x1f\xff\xff\xff\xffu|\xaaa\x00\x00\x00\x00;\x12Y2\x00\x00\x00'
b'\x00\xcb\xb7J\'\xff\xff\xff\xff\xe1\x1c\xb2mPK\x07\x08\xb9\x1b\x81j\x80\x00\x00'
b'\x00\x80\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00<\x00tensor.long.BE/versionFB8\x00'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9eg'
b'U\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.long.BE/data.pklPK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xb9\x1b\x81j\x80\x00\x00\x00\x80'
b'\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00'
b'\x00tensor.long.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xd0\x01\x00\x00tensor.long.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x1e\x03\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00'
b'R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.long.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nLongStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.long.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x006\x00tensor.long.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x00\x00\x00\x00\xbe\xda\xfal\xff\xff\xff\xff\xa9^QG\x00\x00\x00'
b'\x00\xa4\x19\xa4\xc5\xff\xff\xff\xff\xdd\x04\x9f\xda\x00\x00\x00\x00\r\x98\xfc'
b'\x9b\x00\x00\x00\x00=\xb6\xb3\x8e\xff\xff\xff\xff\x8f\xd2}n\xff\xff\xff\xffu\x14'
b'\xfe\xe2\xff\xff\xff\xff\x07T\x01\xf1\xff\xff\xff\xff\x7f"\xb3\x9b\xff\xff\xff\xff'
b'\xfc\x07p\xb2\x00\x00\x00\x00M\xa61\x1f\xff\xff\xff\xffu|\xaaa\x00\x00\x00\x00'
b';\x12Y2\x00\x00\x00\x00\xcb\xb7J\'\xff\xff\xff\xff\xe1\x1c\xb2mPK\x07\x08\xb9\x1b'
b'\x81j\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x008\x00tensor.lon'
b'g.BE.BOM/versionFB4\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK'
b'\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \xbd\xd7\xb0\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.long.BE.'
b'BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3'
b'\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.long.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xb9\x1b\x81j\x80\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x19'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.long.B'
b'E.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU'
b'\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00P\x02\x00\x00tensor.long.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xf4\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00'
b'\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00\xd2\x02\x00\x00'
b'\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_int(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(-2147483648, 2147483648, [4, 4], dtype=torch.int)
#
# torch.save(x, "tensor.int.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.int.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.int.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.int.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.int.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00\x0c\x00tensor.int.LE/data.pklFB\x08\x00ZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nIntStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q'
b'K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdd\xa0\'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x14\x00&\x00tensor.int.LE/data/0FB"\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZ\xf6\x19\x95i\xfaL\x1f\t%\xa3\r\xb8\xe5\xcfN\xe2\xa2\xc7\x8f\xb4\xfd\xf5(2\xe3'
b'YX\xf5\x1dhO}\xeb\xba\xcf\x02\x8b\x84\xdd>L\xbc(\xc7\x92Q\x98\xa6\x1aQ^w\xea\x93'
b'2>\xad\x87D\xdd\x9el\xb6\x15PK\x07\x08W\x1c\xcd\x19@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00PK'
b'\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x15\x00=\x00tensor.int.LE/versionFB9\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xdd\xa0\'\xa8'
b'\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00W\x1c\xcd\x19@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x14\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe8\x00\x00\x00tensor.int.LE/data/0PK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x90\x01'
b'\x00\x00tensor.int.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xc9\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xdb\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xc9\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b"PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.int.LE.BOM/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80"
b"\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc"
b"h\nIntStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q"
b"K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)"
b"Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdd\xa0'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00PK\x03\x04"
b"\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x1b\x00\x1f\x00tensor.int.LE.BOM/byteorderFB\x1b\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
b"ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00"
b"\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x18\x004\x00tensor.int.LE.BOM/data/0FB0\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
b"ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xf6\x19\x95i\xfaL\x1f\t%\xa3\r\xb8\xe5\xcfN\xe2\xa2\xc7\x8f\xb4"
b"\xfd\xf5(2\xe3YX\xf5\x1dhO}\xeb\xba\xcf\x02\x8b\x84\xdd>L\xbc(\xc7\x92Q\x98\xa6"
b"\x1aQ^w\xea\x932>\xad\x87D\xdd\x9el\xb6\x15PK\x07\x08W\x1c\xcd\x19@\x00\x00\x00"
b"@\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.int.LE.BOM/versionFB5\x00ZZZ"
b"ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00"
b"\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\xdd\xa0'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00"
b"\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00"
b"\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe8\x00\x00\x00"
b"tensor.int.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00W\x1c\xcd\x19@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.int.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00"
b"\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x19"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10\x02\x00\x00tensor.int"
b".LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x1e\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00"
b"\x00\x00\x00\xb0\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00"
b"\x00\x04\x00\x04\x00\x1e\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00")
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00\x0c\x00tensor.int.BE/data.pklFB\x08\x00ZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nIntStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q'
b'K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdd\xa0\'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x14\x00&\x00tensor.int.BE/data/0FB"\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZi\x95\x19\xf6\t\x1fL\xfa\xb8\r\xa3%\xe2N\xcf\xe5\xb4\x8f\xc7\xa22(\xf5\xfd\xf5'
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b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x15\x00=\x00tensor.int.BE/versionFB9\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xdd\xa0\'\xa8\x98\x00'
b'\x00\x00\x98\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00tensor.int.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00rq\x19^@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x14\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe8\x00\x00\x00tensor.int.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x90\x01\x00\x00tens'
b'or.int.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xc9\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00'
b'\x00\x00\x00\xdb\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00'
b'\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xc9\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b"PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.int.BE.BOM/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80"
b"\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc"
b"h\nIntStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q"
b"K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)"
b"Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdd\xa0'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00PK\x03\x04"
b"\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x1b\x00\x1f\x00tensor.int.BE.BOM/byteorderFB\x1b\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
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b"\x00\x18\x007\x00tensor.int.BE.BOM/data/0FB3\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"
b"ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZi\x95\x19\xf6\t\x1fL\xfa\xb8\r\xa3%\xe2N\xcf\xe5\xb4\x8f\xc7\xa2"
b"2(\xf5\xfd\xf5XY\xe3}Oh\x1d\x02\xcf\xba\xeb>\xdd\x84\x8b\xc7(\xbcL\xa6\x98Q\x92"
b"w^Q\x1a>2\x93\xea\xddD\x87\xad\x15\xb6l\x9ePK\x07\x08rq\x19^@\x00\x00\x00@\x00"
b"\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.int.BE.BOM/versionFB5\x00ZZZZZZZZZ"
b"ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00"
b"\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xdd"
b"\xa0'\xa8\x98\x00\x00\x00\x98\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00"
b"\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00"
b"\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe8\x00\x00\x00tenso"
b"r.int.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"rq\x19^@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.int.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10\x02\x00\x00tensor.int.BE.BOM/vers"
b"ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x01\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00"
b"\xb0\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00"
b"\x04\x00\x1e\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00")
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_int16(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(-32768, 32768, [4, 4], dtype=torch.int16)
#
# torch.save(x, "tensor.int16.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.int16.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.int16.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.int16.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.int16.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.int16.LE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'ShortStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q'
b'K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x16\x00"\x00tensor.int16.LE/data/0FB\x1e\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZO\xa4\x9bJ_Z-\xa5#\xf1y\xef\xb1@\x061"\xe3\x83\x07;\x83\x80\x08\xf1\x18q\xf6\xfe'
b'\xf3\xc9,PK\x07\x08\xa0\x98\xd9\xdf \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x17\x00\x1b\x00tensor.int16.LE/versionFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07'
b'\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00\x18\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int16.LE/'
b'data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa0\x98\xd9\xdf'
b' \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xea\x00\x00\x00tensor.int16.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00p\x01\x00\x00tensor.int16.LE/versionPK\x06'
b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00'
b'\xcf\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.int16.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nShortStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1d\x00\x1b\x00tensor.int16.LE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1a\x002\x00tensor.int16.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZO\xa4\x9bJ_Z-\xa5#\xf1y\xef\xb1@\x061"\xe3\x83\x07;\x83\x80\x08'
b'\xf1\x18q\xf6\xfe\xf3\xc9,PK\x07\x08\xa0\x98\xd9\xdf \x00\x00\x00 \x00\x00\x00'
b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x17\x00tensor.int16.LE.BOM/versionFB\x13\x00ZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'tensor.int16.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.int16.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa0\x98\xd9\xdf \x00\x00\x00 '
b'\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00'
b'tensor.int16.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.int16.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02'
b'\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.int16.BE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'ShortStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05Q'
b'K\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)'
b'Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x16\x00"\x00tensor.int16.BE/data/0FB\x1e\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZ\xa4OJ\x9bZ_\xa5-\xf1#\xefy@\xb11\x06\xe3"\x07\x83\x83;\x08\x80\x18\xf1\xf6q\xf3'
b'\xfe,\xc9PK\x07\x08\x8a\xeb\x9b[ \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x17'
b'\x00\x1b\x00tensor.int16.BE/versionFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07'
b'\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00\x18\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int16.BE/dat'
b'a.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8a\xeb\x9b[ '
b'\x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\xea\x00\x00\x00tensor.int16.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00p\x01\x00\x00tensor.int16.BE/versionPK\x06\x06'
b',\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcf'
b'\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.int16.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nShortStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1d\x00\x1b\x00tensor.int16.BE.BOM/byteorderFB\x17\x00ZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1a\x005\x00tensor.int16.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xa4OJ\x9bZ_\xa5-\xf1#\xefy@\xb11\x06\xe3"\x07\x83\x83;\x08\x80'
b'\x18\xf1\xf6q\xf3\xfe,\xc9PK\x07\x08\x8a\xeb\x9b[ \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x1b\x00\x17\x00tensor.int16.BE.BOM/versionFB\x13\x00ZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf6\xc8K\xd8\x9a\x00\x00\x00\x9a\x00\x00'
b'\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00ten'
b'sor.int16.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xea\x00\x00\x00tensor.int16.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8a\xeb\x9b[ \x00\x00\x00 \x00\x00'
b'\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tenso'
b'r.int16.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1'
b'\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.int16.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02\x00'
b'\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_int8(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(-128, 128, [4, 4], dtype=torch.int8)
#
# torch.save(x, "tensor.int8.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.int8.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.int8.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.int8.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.int8.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.int8.LE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nCharStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x15\x00$\x00tensor.int8.LE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZ\x9d\x1en\xb4\xe0l"s\x15bs\x8aa\xa0\xc6+PK\x07\x08\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10'
b'\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00,\x00tensor.int8.LE/versionFB(\x00ZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xdb6\x08\xe7'
b'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.int8.LE/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00`\x01'
b'\x00\x00tensor.int8.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.int8.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nCharStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.int8.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x003\x00tensor.int8.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x9d\x1en\xb4\xe0l"s\x15bs\x8aa\xa0\xc6+PK\x07\x08\xe0\xffgs\x10'
b'\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00tensor.int8.LE.BOM'
b'/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00'
b'\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00'
b'tensor.int8.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.int8.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01\x00\x00ten'
b'sor.int8.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00'
b'\x00\x00\x00t\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00'
b'\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.int8.BE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nCharStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x15\x00$\x00tensor.int8.BE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZ\x9d\x1en\xb4\xe0l"s\x15bs\x8aa\xa0\xc6+PK\x07\x08\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10'
b'\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00,\x00tensor.int8.BE/versionFB(\x00ZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00'
b'\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xdb6\x08\xe7'
b'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.int8.BE/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00`\x01'
b'\x00\x00tensor.int8.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.int8.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nCharStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.int8.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x006\x00tensor.int8.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x9d\x1en\xb4\xe0l"s\x15bs\x8aa\xa0\xc6+PK\x07\x08\xe0\xffgs\x10'
b'\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00tensor.int8.BE.BOM'
b'/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00'
b'\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xdb6\x08\xe7\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.int8.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00'
b'\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00'
b'tensor.int8.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe0\xffgs\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.int8.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01\x00\x00ten'
b'sor.int8.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00'
b'\x00\x00\x00t\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00'
b'\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
# 1-byte types are same on BE and LE
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_uint8(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(0, 256, [4, 4], dtype=torch.uint8)
#
# torch.save(x, "tensor.uint8.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.uint8.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.uint8.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.uint8.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.uint8.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.uint8.LE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'ByteStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05QK'
b'\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)R'
b'q\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x16\x00#\x00tensor.uint8.LE/data/0FB\x1f\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZ\xf7\xf20\x04\t\x8a!\xbev\xf4\xbe\x0e";\xbb\tPK\x07\x08\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00'
b'\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00+\x00tensor.uint8.LE/versionFB\''
b'\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xff'
b'\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00'
b'\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.'
b'uint8.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00`\x01\x00\x00tensor.uint8.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01'
b'\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcf\x00\x00\x00\xd2\x01\x00'
b'\x00\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.uint8.LE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nByteStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1d\x00\x1c\x00tensor.uint8.LE.BOM/byteorderFB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1a\x002\x00tensor.uint8.LE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xf7\xf20\x04\t\x8a!\xbev\xf4\xbe\x0e";\xbb\tPK\x07\x08\xa8\x94'
b'#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.ui'
b'nt8.LE.BOM/versionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/data.pklPK'
b'\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00'
b'\x00\x06\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9'
b'\x00\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0'
b'\x01\x00\x00tensor.uint8.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x00\n\x00tensor.uint8.BE/data.pklFB\x06\x00ZZZZZZ\x80\x02'
b'ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\n'
b'ByteStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05QK'
b'\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)R'
b'q\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x16\x00#\x00tensor.uint8.BE/data/0FB\x1f\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZ\xf7\xf20\x04\t\x8a!\xbev\xf4\xbe\x0e";\xbb\tPK\x07\x08\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00'
b'\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00+\x00tensor.uint8.BE/versionFB\''
b'\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xff'
b'\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00'
b'\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.'
b'uint8.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00`\x01\x00\x00tensor.uint8.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcf\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xa1\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01'
b'\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcf\x00\x00\x00\xd2\x01\x00'
b'\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1c\x00\x06\x00tensor.uint8.BE.BOM/data.pklFB\x02\x00ZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nByteStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x1d\x00\x1c\x00tensor.uint8.BE.BOM/byteorderFB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1a\x005\x00tensor.uint8.BE.BOM/data/0FB1\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xf7\xf20\x04\t\x8a!\xbev\xf4\xbe\x0e";\xbb\tPK\x07\x08\xa8\x94'
b'#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\'\x00tensor.ui'
b'nt8.BE.BOM/versionFB#\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xff\xb9!\x97\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/data.pklPK'
b'\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00'
b'\x00\x03\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9'
b'\x00\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xa8\x94#\x08\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0'
b'\x01\x00\x00tensor.uint8.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00&\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00x\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00&\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
# 1-byte types are same on BE and LE
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_bool(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randint(0, 2, [4, 4], dtype=torch.bool)
#
# torch.save(x, "tensor.bool.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.bool.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.bool.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.bool.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.bool.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b"PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.bool.LE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80"
b"\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc"
b"h\nBoolStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05"
b"QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08"
b")Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x9a\xab='\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00"
b"\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x15\x00$\x00tensor.bool.LE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x01"
b"\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x01\x00PK\x07\x08\x00Y04"
b"\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00,\x00tensor.bool.LE/ve"
b"rsionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00"
b"\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x9a\xab='\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00"
b"\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x15"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bo"
b"ol.LE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU"
b"\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00`\x01\x00\x00tensor.bool.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00"
b"\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00"
b"\x00\x00")
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bool.LE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nBoolStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x9a\xab=\'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.bool.LE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x19\x003\x00tensor.bool.LE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x01\x00'
b'PK\x07\x08\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00'
b'tensor.bool.LE.BOM/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08'
b'\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x9a\xab=\'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/dat'
b'a.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06'
b'\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/data/0P'
b'K\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01'
b'\x00\x00tensor.bool.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00t\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b"PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x17\x00\x0b\x00tensor.bool.BE/data.pklFB\x07\x00ZZZZZZZ\x80"
b"\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc"
b"h\nBoolStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05"
b"QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08"
b")Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x9a\xab='\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00"
b"\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x15\x00$\x00tensor.bool.BE/data/0FB \x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x01"
b"\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x01\x00PK\x07\x08\x00Y04"
b"\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x16\x00,\x00tensor.bool.BE/ve"
b"rsionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00"
b"\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x9a\xab='\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00"
b"\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x15"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bo"
b"ol.BE/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU"
b"\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x00\x00`\x01\x00\x00tensor.bool.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
b"\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03"
b"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00"
b"\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x9e\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00"
b"\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xcc\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00"
b"\x00\x00")
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bool.BE.BOM/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nBoolStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x10tq\x05'
b'QK\x00K\x04K\x04\x86q\x06K\x04K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08'
b')Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x9a\xab=\'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1c\x00\x1d\x00tensor.bool.BE.BOM/byteorderFB\x19\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x19\x006\x00tensor.bool.BE.BOM/data/0FB2\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x01\x00'
b'PK\x07\x08\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00(\x00'
b'tensor.bool.BE.BOM/versionFB$\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08'
b'\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x9a\xab=\'\x99\x00\x00\x00\x99\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/dat'
b'a.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03'
b'\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\xe9\x00\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Y04\x10\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/data/0P'
b'K\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00'
b'\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x01'
b'\x00\x00tensor.bool.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00"\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00t\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05'
b'\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00"\x01\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
# 1-byte types are same on BE and LE
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_bfloat16(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.bfloat16)
#
# torch.save(x, "tensor.bfloat16.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.bfloat16.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.bfloat16.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.bfloat16.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.bfloat16.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bfloat16.LE/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nBFloat16Storage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq'
b'\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq'
b'\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x19\x00\x1c\x00tensor.bfloat16.LE/data/0FB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZ\r@i\xber?\xbc\xbfPK\x07\x085\xd2\x8f\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00'
b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.bfloat16.LE/versionFB,\x00ZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00'
b'\x00\x00\x9d\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00tensor.bfloat16.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x005\xd2\x8f\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x19\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xed\x00\x00\x00tensor.bfloat16.LE/'
b'data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00'
b'\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'X\x01\x00\x00tensor.bfloat16.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd8\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xaa\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00'
b'\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xd8\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00'
b'\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1f\x00C\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data.pklFB?\x00ZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x80\x02ctorch._utils\n_re'
b'build_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\nBFloat16Storage\nq\x02'
b'X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86'
b'q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK'
b'\x07\x08\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\x15'
b'\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/byteorderFB\x11\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85'
b'=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x00/\x00tenso'
b'r.bfloat16.LE.BOM/data/0FB+\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\r@i\xbe'
b'r?\xbc\xbfPK\x07\x085\xd2\x8f\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1e\x00,\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/versionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02'
b'\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d'
b'\x00\x00\x00\x1f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00-\x01\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/byteorderPK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x005\xd2\x8f\xc7\x08\x00\x00'
b'\x00\x08\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x96'
b'\x01\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x02\x00\x00tensor.bfloat16.LE.BOM/vers'
b'ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x002\x01\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xc4'
b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x04\x002\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1b\x00\x07\x00tensor.bfloat16.BE/data.pklFB\x03\x00ZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nBFloat16Storage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq'
b'\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq'
b'\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x19\x00\x1c\x00tensor.bfloat16.BE/data/0FB\x18\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZ@\r\xbei?r\xbf\xbcPK\x07\x08d\x02=\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00PK'
b'\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x1a\x000\x00tensor.bfloat16.BE/versionFB,\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00'
b'\x00\x00\x9d\x00\x00\x00\x1b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00tensor.bfloat16.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00d\x02=\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xed\x00\x00\x00tensor.bfloat16.BE/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00X\x01'
b'\x00\x00tensor.bfloat16.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03'
b'-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xd8\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xaa\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00'
b'PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xd8\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1f\x00C\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/data.pklFB?\x00ZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x80\x02ctorch._utils\n_re'
b'build_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorch\nBFloat16Storage\nq\x02'
b'X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86'
b'q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDict\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK'
b'\x07\x08\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\x15'
b'\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/byteorderFB\x11\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2'
b'\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x002\x00tensor.b'
b'float16.BE.BOM/data/0FB.\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ@\r\xbe'
b'i?r\xbf\xbcPK\x07\x08d\x02=\xc7\x08\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1e\x00,\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/versionFB(\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1f>\xd9\x7f\x9d\x00\x00\x00\x9d\x00'
b'\x00\x00\x1f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'tensor.bfloat16.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00-\x01\x00\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/byteorderPK\x01'
b'\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00d\x02=\xc7\x08\x00\x00\x00\x08'
b'\x00\x00\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x93\x01\x00'
b'\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18\x02\x00\x00tensor.bfloat16.BE.BOM/versionPK\x06'
b'\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x002\x01\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xc4\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00'
b'2\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_cdouble(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.cdouble)
#
# torch.save(x, "tensor.cdouble.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.cdouble.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.cdouble.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.cdouble.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.cdouble.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.cdouble.LE/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDi'
b'ct\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08(W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x18\x00\x18\x00tensor.cdouble.LE/data/0FB\x14\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZ\xd1/\x84\xd8,\x00\xcd\xbf|L\xcf\xd0O\xee\xd7\xbfb\xb6<\xb4\xe2_\xec?v+\x86\xd9'
b'\xca\x0e\xf8?i#\xbb\xfcU\x1b\xe0\xbf\x984\xcd\x02q\x8a\xe9?\xc1_\xd7R\xe3\xfb\xe3'
b'\xbf\xcf\xce>\xcd\xa2\x9f\xe8?PK\x07\x08\x1d\xed\xed\xa0@\x00\x00\x00@\x00\x00'
b'\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.cdouble.LE/versionFB5\x00ZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02'
b'\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00(W{\xca'
b'\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.LE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\xed\xed\xa0@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x18\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00tensor.cdouble.LE/'
b'data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00'
b'\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x90\x01\x00\x00tensor.cdouble.LE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd5\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xe7\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00'
b'\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xd5\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00'
b'\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x00\x04\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data.pklFB\x00\x00\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDi'
b'ct\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08(W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x1f\x00\x11\x00tensor.cdouble.LE.BOM/byteorderFB\r\x00ZZZZZZZZZZZZZ'
b'littlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c'
b'\x000\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data/0FB,\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZ\xd1/\x84\xd8,\x00\xcd\xbf|L\xcf\xd0O\xee\xd7\xbfb\xb6<\xb4\xe2_\xec?'
b'v+\x86\xd9\xca\x0e\xf8?i#\xbb\xfcU\x1b\xe0\xbf\x984\xcd\x02q\x8a\xe9?\xc1_\xd7R\xe3'
b'\xfb\xe3\xbf\xcf\xce>\xcd\xa2\x9f\xe8?PK\x07\x08\x1d\xed\xed\xa0@\x00\x00\x00'
b'@\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x005\x00tensor.cdouble.LE.BOM/versionFB1\x00'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00'
b'\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'(W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00'
b'\x00\x1f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00te'
b'nsor.cdouble.LE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x1d\xed\xed\xa0@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.cdouble.LE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00'
b'\x00\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10\x02\x00\x00te'
b'nsor.cdouble.LE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00.\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06'
b'\x07\x00\x00\x00\x00\xc0\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06'
b'\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00.\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x00\x08\x00tensor.cdouble.BE/data.pklFB\x04\x00ZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDi'
b'ct\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08(W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x18\x00\x18\x00tensor.cdouble.BE/data/0FB\x14\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZ\xbf\xcd\x00,\xd8\x84/\xd1\xbf\xd7\xeeO\xd0\xcfL|?\xec_\xe2\xb4<\xb6b?\xf8\x0e'
b'\xca\xd9\x86+v\xbf\xe0\x1bU\xfc\xbb#i?\xe9\x8aq\x02\xcd4\x98\xbf\xe3\xfb\xe3R\xd7'
b'_\xc1?\xe8\x9f\xa2\xcd>\xce\xcfPK\x07\x08\x91\xbey\x14@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00'
b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x19\x009\x00tensor.cdouble.BE/versionFB5\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02'
b'\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00(W{\xca\xa2'
b'\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.BE/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x91\xbey\x14@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x18\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00tensor.cdouble.BE/data/0'
b'PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00\x19\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x90'
b'\x01\x00\x00tensor.cdouble.BE/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e'
b'\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd5\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\xe7\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00'
b'PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xd5\x00\x00\x00\x12\x02\x00\x00\x00'
b'\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x00\x04\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data.pklFB\x00\x00\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexDoubleStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDi'
b'ct\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08(W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00PK\x03'
b'\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x1f\x00\x11\x00tensor.cdouble.BE.BOM/byteorderFB\r\x00ZZZZZZZZZZZZZ'
b'bigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08'
b'\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c'
b'\x003\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data/0FB/\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZ\xbf\xcd\x00,\xd8\x84/\xd1\xbf\xd7\xeeO\xd0\xcfL|?\xec_\xe2\xb4<\xb6b'
b'?\xf8\x0e\xca\xd9\x86+v\xbf\xe0\x1bU\xfc\xbb#i?\xe9\x8aq\x02\xcd4\x98\xbf\xe3\xfb'
b'\xe3R\xd7_\xc1?\xe8\x9f\xa2\xcd>\xce\xcfPK\x07\x08\x91\xbey\x14@\x00\x00\x00@\x00'
b'\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1d\x005\x00tensor.cdouble.BE.BOM/versionFB1\x00ZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00'
b'\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00('
b'W{\xca\xa2\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x1e\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data.pklPK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
b'\x1f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00tenso'
b'r.cdouble.BE.BOM/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x91\xbey\x14@\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.cdouble.BE.BOM/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'\x1d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10\x02\x00\x00tensor.c'
b'double.BE.BOM/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00.\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07'
b'\x00\x00\x00\x00\xc0\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00'
b'\x00\x00\x04\x00\x04\x00.\x01\x00\x00\x92\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
def test_serialization_load_bom_data_cfloat(self):
# 1. Generated on LE system using following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.randn(2,2, dtype=torch.cfloat)
#
# torch.save(x, "tensor.cfloat.LE.pt", _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, "tensor.cfloat.LE.BOM.pt")
#
# print(x)
#
# 2. After that it is resaved on BE system with following commands:
#
# import torch
#
# x = torch.load('tensor.cfloat.LE.BOM.pt')
#
# torch.save(x, 'tensor.cfloat.BE.pt', _disable_byteorder_record=True)
# torch.save(x, 'tensor.cfloat.BE.BOM.pt')
#
# print(x)
#
# Following commands and a bit of manual work were used to produce python bytes from resulting files:
#
# file = open('filename', 'rb')
# data = file.read()
# file.close()
# print("\n".join(textwrap.wrap(str(data), 80)))
#
# BOM in this context is used as Byte Order Mark.
#
data_le_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x00\x10\x00tensor.le/data.pklFB\x0c\x00ZZZZZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDic'
b't\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00P'
b'K\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x10\x00!\x00tensor.le/data/0FB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZ\x9e<5\xbe\x96\xd1\xf1=Q\xeaj\xbfiX\x02\xbfW`\xfe?+\xfd\x0c>;a\\\xbe.b\xe2>'
b'PK\x07\x08\xaa\x05\x14\x12 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x11\x00!\x00'
b'tensor.le/versionFB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00\x12\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.le/data.pklPK\x01\x02\x00'
b'\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xaa\x05\x14\x12 \x00\x00\x00 \x00\x00'
b'\x00\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf1\x00\x00\x00t'
b'ensor.le/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9e'
b'gU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00p\x01\x00\x00tensor.le/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xbd\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x8f\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00'
b'\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xbd\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00'
b'\x00\x00')
data_le_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x00\x10\x00tensor.le/data.pklFB\x0c\x00ZZZZZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDic'
b't\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00P'
b'K\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x13\x00\x1e\x00tensor.le/byteorderFB\x1a\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZlittlePK\x07\x08\x85=\xe3\x19\x06\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x10\x00<\x00tensor.le/data/0FB8\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\x9e<5\xbe\x96\xd1\xf1=Q\xeaj\xbfiX\x02\xbfW`\xfe?+\xfd\x0c>;'
b'a\\\xbe.b\xe2>PK\x07\x08\xaa\x05\x14\x12 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x11\x00!\x00tensor.le/versionFB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07'
b'\x08\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00\x12\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.le/data.pk'
b'lPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x85=\xe3\x19\x06\x00'
b'\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\xf1\x00\x00\x00tensor.le/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\xaa\x05\x14\x12 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00V\x01\x00\x00tensor.le/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'
b'\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.l'
b'e/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xfe'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00'
b'\x00P\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
b'\x04\x00\xfe\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
data_be_no_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x00\x10\x00tensor.be/data.pklFB\x0c\x00ZZZZZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDic'
b't\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00P'
b'K\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x10\x00!\x00tensor.be/data/0FB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZ\xbe5<\x9e=\xf1\xd1\x96\xbfj\xeaQ\xbf\x02Xi?\xfe`W>\x0c\xfd+\xbe\\a;>\xe2b.'
b'PK\x07\x08\xe0\x07\xaa8 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x11\x00!\x00'
b'tensor.be/versionFB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08\xd1\x9egU\x02'
b'\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00\x12\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.be/data.pklPK\x01\x02\x00\x00'
b'\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xe0\x07\xaa8 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00'
b'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf1\x00\x00\x00tensor.'
b'be/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02'
b'\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00p\x01\x00\x00tensor.be/versionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03'
b'-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xbd\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x8f\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00'
b'PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x03\x00\xbd\x00\x00\x00\xd2\x01\x00\x00\x00\x00')
data_be_bom = (b'PK\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x12\x00\x10\x00tensor.be/data.pklFB\x0c\x00ZZZZZZZZZZZZ\x80'
b'\x02ctorch._utils\n_rebuild_tensor_v2\nq\x00((X\x07\x00\x00\x00storageq\x01ctorc'
b'h\nComplexFloatStorage\nq\x02X\x01\x00\x00\x000q\x03X\x03\x00\x00\x00cpuq\x04K\x04'
b'tq\x05QK\x00K\x02K\x02\x86q\x06K\x02K\x01\x86q\x07\x89ccollections\nOrderedDic'
b't\nq\x08)Rq\ttq\nRq\x0b.PK\x07\x08\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00P'
b'K\x03\x04\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x13\x00\x1e\x00tensor.be/byteorderFB\x1a\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZbigPK\x07\x08I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00PK\x03\x04\x00'
b'\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x10\x00?\x00tensor.be/data/0FB;\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
b'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\xbe5<\x9e=\xf1\xd1\x96\xbfj\xeaQ\xbf\x02Xi?\xfe`W>\x0c\xfd+\xbe'
b'\\a;>\xe2b.PK\x07\x08\xe0\x07\xaa8 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00PK\x03\x04\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x11\x00!\x00tensor.be/versionFB\x1d\x00ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ3\nPK\x07\x08'
b'\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\xe4\x04T\xec\xa1\x00\x00\x00\xa1\x00\x00\x00\x12\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00tensor.be/data.pklPK'
b'\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00I\xe2\xfb\xd3\x03\x00\x00'
b'\x00\x03\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf1'
b'\x00\x00\x00tensor.be/byteorderPK\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x08\x08\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\xe0\x07\xaa8 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00S\x01\x00\x00tensor.be/data/0PK\x01\x02\x00\x00\x00\x00'
b'\x08\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xd1\x9egU\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x11\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0\x01\x00\x00tensor.be/vers'
b'ionPK\x06\x06,\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x03-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
b'\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xfe\x00\x00'
b'\x00\x00\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00PK\x06\x07\x00\x00\x00\x00P\x03'
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04'
b'\x00\xfe\x00\x00\x00R\x02\x00\x00\x00\x00')
current_load_endian = get_default_load_endianness()
buf_le_no_bom = io.BytesIO(data_le_no_bom)
buf_le_bom = io.BytesIO(data_le_bom)
buf_be_no_bom = io.BytesIO(data_be_no_bom)
buf_be_bom = io.BytesIO(data_be_bom)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.NATIVE)
tensor_le_no_bom = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
tensor_le_bom = torch.load(buf_le_bom)
tensor_be_bom = torch.load(buf_be_bom)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.LITTLE)
tensor_le_no_bom_little = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_little = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
buf_le_no_bom.seek(0)
buf_be_no_bom.seek(0)
try:
set_default_load_endianness(LoadEndianness.BIG)
tensor_le_no_bom_big = torch.load(buf_le_no_bom)
tensor_be_no_bom_big = torch.load(buf_be_no_bom)
finally:
set_default_load_endianness(current_load_endian)
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_no_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom_little, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom_little, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom_big, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom_big, tensor_be_bom))
if (sys.byteorder == 'little'):
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
else:
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertFalse(torch.equal(tensor_le_no_bom, tensor_be_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_le_bom))
self.assertTrue(torch.equal(tensor_be_no_bom, tensor_be_bom))
@parametrize('weights_only', (True, False))
@unittest.skipIf(IS_WINDOWS, "NamedTemporaryFile on windows")
def test_serialization_mmap_loading(self, weights_only):
class DummyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(3, 1024)
self.fc2 = torch.nn.Linear(1024, 5)
def forward(self, input):
return self.fc2(self.fc1(input))
with TemporaryFileName() as f:
state_dict = DummyModel().state_dict()
torch.save(state_dict, f)
result = torch.load(f, mmap=True, weights_only=weights_only)
result_non_mmap = torch.load(f, mmap=False, weights_only=weights_only)
model_mmap_state_dict = DummyModel()
model_mmap_state_dict.load_state_dict(result)
model_non_mmap_state_dict = DummyModel()
model_non_mmap_state_dict.load_state_dict(result_non_mmap)
input = torch.randn(4, 3)
self.assertEqual(model_mmap_state_dict(input), model_non_mmap_state_dict(input.clone()))
@unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available() or IS_WINDOWS,
"CUDA is unavailable or NamedTemporaryFile on Windows")
def test_serialization_mmap_loading_with_map_location(self):
class DummyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(3, 1024)
self.fc2 = torch.nn.Linear(1024, 5)
def forward(self, input):
return self.fc2(self.fc1(input))
# make sure mmap where tensors' location tags are not CPU does not crash
# zipfile will first be mmap-ed on CPU and storages are extracted using
# overall_storage[start_offset:end_offset] before running
# _{device}_deserialize, which moves the storage to device
with TemporaryFileName() as f:
with torch.device('cuda'):
m = DummyModel()
state_dict = m.state_dict()
torch.save(state_dict, f)
result = torch.load(f, mmap=True)
for k, v in result.items():
self.assertTrue(v.is_cuda)
def run(self, *args, **kwargs):
with serialization_method(use_zip=True):
return super().run(*args, **kwargs)
class TestWrapperSubclass(torch.Tensor):
elem: torch.Tensor
__slots__ = ['elem', 'other']
@staticmethod
def __new__(cls, elem, *args, **kwargs):
# The wrapping tensor (TestSubclass) is just a meta tensor, so it
# doesn't hold any memory (meta tensor is generally the preferred type
# of tensor you want to make a subclass from)...
r = torch.Tensor._make_subclass(cls, elem.to('meta'), elem.requires_grad)
# ...the real tensor is held as an element on the tensor.
r.elem = elem
return r
def clone(self):
return type(self)(self.elem.clone())
class TestGetStateSubclass(torch.Tensor):
elem: torch.Tensor
__slots__ = ['elem']
@staticmethod
def __new__(cls, elem, *args, **kwargs):
# The wrapping tensor (TestSubclass) is just a meta tensor, so it
# doesn't hold any memory (meta tensor is generally the preferred type
# of tensor you want to make a subclass from)...
r = torch.Tensor._make_subclass(cls, elem.to('meta'), elem.requires_grad)
# ...the real tensor is held as an element on the tensor.
r.elem = elem
return r
def __getstate__(self):
return ("foo", getattr(self, "elem", None), self.__dict__)
def __setstate__(self, state):
marker, self.elem, self.__dict__ = state
if not marker == "foo":
raise RuntimeError("Invalid state for TestGetStateSubclass")
self.reloaded = True
class TestEmptySubclass(torch.Tensor):
...
class TestSubclassSerialization(TestCase):
def test_tensor_subclass_wrapper_serialization(self):
wrapped_tensor = torch.rand(2)
my_tensor = TestWrapperSubclass(wrapped_tensor)
foo_val = "bar"
my_tensor.foo = foo_val
self.assertEqual(my_tensor.foo, foo_val)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(my_tensor, f)
f.seek(0)
new_tensor = torch.load(f)
self.assertIsInstance(new_tensor, TestWrapperSubclass)
self.assertEqual(new_tensor.elem, my_tensor.elem)
self.assertEqual(new_tensor.foo, foo_val)
def test_tensor_subclass_getstate_overwrite(self):
wrapped_tensor = torch.rand(2)
my_tensor = TestGetStateSubclass(wrapped_tensor)
foo_val = "bar"
my_tensor.foo = foo_val
self.assertEqual(my_tensor.foo, foo_val)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(my_tensor, f)
f.seek(0)
new_tensor = torch.load(f)
self.assertIsInstance(new_tensor, TestGetStateSubclass)
self.assertEqual(new_tensor.elem, my_tensor.elem)
self.assertEqual(new_tensor.foo, foo_val)
self.assertTrue(new_tensor.reloaded)
def test_tensor_subclass_deepcopy(self):
wrapped_tensor = torch.rand(2)
my_tensor = TestWrapperSubclass(wrapped_tensor)
foo_val = "bar"
my_tensor.foo = foo_val
self.assertEqual(my_tensor.foo, foo_val)
new_tensor = deepcopy(my_tensor)
self.assertIsInstance(new_tensor, TestWrapperSubclass)
self.assertEqual(new_tensor.elem, my_tensor.elem)
self.assertEqual(new_tensor.foo, foo_val)
@parametrize('requires_grad', (True, False))
def test_cloned_deepcopy(self, requires_grad):
my_tensor = torch.rand(2, requires_grad=requires_grad, device='meta')
new_tensor = deepcopy(my_tensor)
self.assertEqual(new_tensor.requires_grad, my_tensor.requires_grad)
def test_empty_class_serialization(self):
tensor = TestEmptySubclass([1.])
# Ensures it runs fine
tensor2 = copy.copy(tensor)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(tensor, f)
f.seek(0)
tensor2 = torch.load(f)
tensor = TestEmptySubclass()
# Ensures it runs fine
# Note that tensor.data_ptr() == 0 here
tensor2 = copy.copy(tensor)
with BytesIOContext() as f:
torch.save(tensor, f)
f.seek(0)
tensor2 = torch.load(f)
instantiate_device_type_tests(TestBothSerialization, globals())
instantiate_parametrized_tests(TestSubclassSerialization)
instantiate_parametrized_tests(TestOldSerialization)
instantiate_parametrized_tests(TestSerialization)
if __name__ == '__main__':
run_tests()