numpy存取數(shù)據(jù)(tofile/fromfile)的實現(xiàn)
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(jìn)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(rèn)將所有數(shù)據(jù)按順序排成一個向量，然后以二進(jìn)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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