深度學習–遷移學習
在使用訓練好的模型時，其中有一種保存的模型文件格式叫.npy。
打開方式·實現代碼：

import numpy as np test=np.load('./bvlc_alexnet.npy',encoding = "latin1") #加載文件 doc = open('1.txt', 'a') #打開一個存儲文件，并依次寫入 print(test, file=doc) #將打印內容寫入文件中

模型文件(.npy)刨析：

import numpy as np from numpy import * #使用numpy的屬性且不需要在前面加上numpy import tensorflow as tf#模型文件（.npy）部分內容如下：由一個字典組成，字典中的每一個鍵對應一層網絡模型參數。（包括權重w和偏置b） a = {'conv1':[array([[1,2],[3,4]],dtype=float32),array([5,6],dtype=float32)],'conv2':[array([[1,2],[3,4]],dtype=float32),array([5,6],dtype=float32)]}conv1_w = a['conv1'][0] conv1_b = a['conv1'][1] conv2_w = a['conv2'][0] conv2_b = a['conv2'][1]print(conv1_w) print(tf.Variable(conv1_w)) print(conv1_b) print(tf.Variable(conv1_b))

結果：

[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]]
<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2, 2) dtype=float32_ref>
[ 5. 6.]
<tf.Variable ‘Variable_1:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>

python-讀取和保存npy文件

import numpy as np# .npy文件是numpy專用的二進制文件 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 保存.npy文件 np.save("../data/arr.npy", arr) print("save .npy done")# 讀取.npy文件 np.load("../data/arr.npy") print(arr) print("load .npy done")

總結

以上是生活随笔為你收集整理的.npy文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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