保存和加载numpy ndarray为txt文件(keras权重)
创始人
2024-11-22 11:01:19
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保存numpy ndarray为txt文件可以使用numpy.savetxt()函数,加载txt文件为numpy ndarray可以使用numpy.loadtxt()函数。以下是代码示例:

保存numpy ndarray为txt文件:

import numpy as np

# 创建一个numpy ndarray
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 保存为txt文件
np.savetxt('data.txt', arr)

加载txt文件为numpy ndarray:

import numpy as np

# 加载txt文件为numpy ndarray
arr = np.loadtxt('data.txt')

# 打印加载的数组
print(arr)

如果要保存和加载Keras模型的权重,可以使用model.save_weights()model.load_weights()方法。以下是代码示例:

保存Keras模型权重:

from keras.models import Sequential

# 创建一个Keras模型
model = Sequential()
# 添加模型层
# ...

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

加载Keras模型权重:

from keras.models import Sequential

# 创建一个空的Keras模型
model = Sequential()
# 添加模型层
# ...

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

请注意,加载模型权重时,模型的结构和层的顺序需要与保存权重时的模型保持一致。

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