На каждом шаге все oop я получаю массив numpy или тензор потока, который мне нужно постепенно сохранять на жестком диске, чтобы у меня не хватало памяти, и если мой код падает, у меня все еще есть дата на жестком диске. Поэтому я ищу что-то вроде:
file = make_the_file_for_saving_data()
for i in range(1e10):
tensorflow_array = function()
file.Write_the_array_in_a_new_row_on_disk(tensorflow_array)
Методы, которые я знаю, полностью перезагрузят уже сохраненный загрузочный файл и запишут его с нуля, так что если мой l oop достигнет миллиона, они загрузят файл с миллионами записей и напишет файл с таким количеством записей с нуля, а не просто добавит новую строку внизу.
Кроме того, я особенно заинтересован в том, чтобы сделать это с tenorflow.
Было бы даже лучше, если бы я мог сделать это для разных столбцов независимо, то есть я приказываю написать новую строку для столбца 1 или новую строку в столбце 2.