tensorflow保存和加载npy文件

npy文件的好处是方便快捷,数据格式不拘一格,适合模型的重载和迁移

import numpy as np

# .npy文件是numpy专用的二进制文件
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

dicta = {'arr': arr}


# 保存.npy文件
np.save("./arr2.npy", arr)
# np.save("./arr1.npy", dicta)

重载

import numpy as np

# 读取.npy文件
arr = np.load("./arr2.npy", encoding='latin1').item()
print(arr)
发布了14 篇原创文章 · 获赞 7 · 访问量 598

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/my_name_is_learn/article/details/103824569