python讀取npy文件數(shù)據(jù)實(shí)例
Numpy binary files (NPY, NPZ)
注：.npy文件是numpy專用的二進(jìn)制文件。
1. 讀取與保存
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
np.save('weight.npy', arr)
loadData = np.load('weight.npy')
print("----type----")
print(type(loadData))
print("----shape----")
print(loadData.shape)
print("----data----")
print(loadData)
至于具體API參見：https://docs.scipy.org/doc/numpy/index.html
2. 實(shí)戰(zhàn)案例
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中通常需要讀取預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，預(yù)訓(xùn)練權(quán)重通常是 .npy文件，比如vgg16.npy（https://pan.baidu.com/s/1Ru5FJVSPjYTHZwlmzRwRvQ 提取碼：ygxw）。本次就以分析vgg16.npy為例進(jìn)行說明。
import numpy as np
# 注意編碼方式
pre_train = np.load("vgg16.npy", allow_pickle=True, encoding="latin1")
print("------type-------")
print(type(pre_train))
print("------shape-------")
print(pre_train.shape)
print("------data-------")
print(pre_train)
這是個(gè)啥？為啥shape沒有？ 但是可以看出來 pre_train 里元素應(yīng)該是一個(gè)字典，我們嘗試取出來。
注：ndarray.item()是復(fù)制數(shù)組中的一個(gè)元素，并將其返回。具體語法參見：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.item.html?highlight=item#numpy.ndarray.item
import numpy as np
pre_train = np.load("vgg16.npy", allow_pickle=True, encoding="latin1")
data_dic = pre_train.item()
print("------type-------")
print(type(data_dic))
print("------conv1_1 data-------")
print(data_dic['conv1_1']) # 返回一個(gè)列表，該列表有兩個(gè)array，表示conv1_1的權(quán)重w與偏置b
print("------conv1_1 shape-------")
print((data_dic['conv1_1'][0]).shape)
看看結(jié)果：
可以發(fā)現(xiàn)，這是第一個(gè)卷積層的權(quán)重參數(shù)，輸入channel是3，輸出channel是64。
附：python中 .npy文件的讀寫操作實(shí)例
numpy中的二進(jìn)制文件的讀寫:
save
np.save ("./文件名", 數(shù)組名)：以二進(jìn)制的格式保存數(shù)據(jù)
load
np.load("./文件名.npy")： 函數(shù)是從二進(jìn)制的文件中讀取數(shù)據(jù)
savez
np.savez(’./文件名’,數(shù)組名1,數(shù)組名2,…)：savez 函數(shù)可以將多個(gè)數(shù)組保存到一個(gè)文件中
(1)save操作
import numpy as np
a=np.arange(5)
np.save('get.npy',a)(2)load操作
import numpy as np
a=np.load('load.npy')
print(a)
(3)savez操作
import numpy as np
a=np.arange(3)
b=np.arange(4)
c=np.arange(5)
np.savez('array_save.npz',a,b,c) 多個(gè)ndarray類型的數(shù)組
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python讀取npy文件數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python讀取npy文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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