sorFlowsorFlowsorFlow还支持其他格式，如CSV、JSON等。
2. PyTorch
序列化格式（.pkl）。该格式可以将PyTorch模型和数据转换成一个二进制文件，方便存储和传输。此外，PyTorch还支持其他格式，如HDF5、JSON等。
3. ONNX
等，可以方便地与其他平台进行交互。
4. HDF5
HDF5是一种灵活的数据存储格式，它可以存储多种类型的数据，包括图像、文本、数值等。HDF5格式可以通过分层结构来组织数据，方便读取和处理。在AI领域中，HDF5格式通常用于存储大型的图像和视频数据集。
5. LMDB
LMDB是一种高效的键值存储格式，它可以将数据集转换成一个二进制文件，并支持多线程读取。LMDB格式可以提高数据的读取速度和效率，适用于大型数据集的存储和处理。
总结：不同的AI存储格式适用于不同的应用场景，选择合适的格式可以提高数据的读取速度和效率，提高AI模型的训练和预测效果。在实际应用中，需要根据数据集的大小、类型和平台要求等因素综合考虑，选择合适的AI存储格式。
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