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numpy存取數(shù)據(jù)(tofile/fromfile)的實現(xiàn)

 更新時間:2023年02月20日 10:40:53   作者:michaelchengjl  
本文主要介紹了numpy存取數(shù)據(jù)(tofile/fromfile)的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

我們知道numpy的array是可以保存到文件的,一個常用的做法是通過to_file()保存到而進行.bin文件中,然后再通過from_file()從.bin文件中將其讀取出來,下面看一個例子。

data_in 是一個二維numpy數(shù)組,其shape為[3,4]

import numpy as np
 
data_in = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]).astype(np.int64)
print(data_in)
 
data_in.tofile("C:/Users/Desktop/data_in.bin")
 
data_out = np.fromfile("C:/Users/Desktop/data_in.bin", dtype=np.int64)
print(data_out)
print(data_out.shape)
print(data_out.reshape(3,4))

接下來將其存入文件中,使用tofile方法即可,參數(shù)填入想要保存到的文件路徑,然后使用fromfile可以將其從文件中讀取出來。

但是可以發(fā)現(xiàn),讀取出來的data_out的shape變成1維了

首先,使用tofile方法,會默認將所有數(shù)據(jù)按順序排成一個向量,然后以二進制形式存入文件中,而讀取的時候自然會變成1維了,如果已知原始數(shù)組的維數(shù),將它reshape一下就行了

有時候data_out的最前面幾個值和之前看到的data_in的值也不一樣啊,這是為什么呢?
這需要 line 14 的數(shù)據(jù)類型和 line 9 的數(shù)據(jù)類型一致

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
(12,)
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

import numpy as np
 
input = np.random.randn(20, 224, 224, 3)
arr1 = np.array(input, dtype=np.float32)
print(arr1.shape)
print(arr1.dtype)
arr1.tofile("resnet50_input_batch20.bin")

參考文章

https://cloud.tencent.com/developer/article/1670550

https://mlhowto.readthedocs.io/en/latest/numpy.html

到此這篇關(guān)于numpy存取數(shù)據(jù)(tofile/fromfile)的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy存取數(shù)據(jù)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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