解读什么是npy文件,为什么要用npy格式保存文件
更新时间：2024年02月26日 09:01:26 作者：verse_armour
这篇文章主要介绍了什么是npy文件,为什么要用npy格式保存文件这个问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
一、官方文档（中文）
二、官方文档（英文）
三、为什么要用npy文件保存文件
A LOT faster, also notice that we didn’t need to reshape the data since that information was contained in the .npy file.（速度更快）
Another “minor” feature of using .npy files is the reduced storage the file occupies. In this case it’s more than a 50% reduction in size. This can wary a lot though but in general the .npy files are more storage friendly.（占用内存更少）
四、读取和保存
（1）加载npy文件，并将npy文件写入一个txt文件
import numpy as np
test=np.load('./bvlc_alexnet.npy',encoding = "latin1") #加载文件
doc = open('1.txt', 'a') #打开一个存储文件，并依次写入
print(test, file=doc) #将打印内容写入文件中
（2）保存npy文件
#显示字典
print(train_dataset.class_to_idx)
idx_to_labels = {y:x for x,y in train_dataset.class_to_idx.items()}#获取dict:train_dataset.class_to_idx的keys和values
print(idx_to_labels)
np.save('idx_to_labels.npy',idx_to_labels)
np.save('labels_to index.npy',train_dataset.class_to_idx)
（3）结构解析
import numpy as np
from numpy import * #使用numpy的属性且不需要在前面加上numpy
import tensorflow as tf
#模型文件（.npy）部分内容如下：由一个字典组成，字典中的每一个键对应一层网络模型参数。（包括权重w和偏置b）
a = {'conv1':[array([[1,2],[3,4]],dtype=float32),array([5,6],dtype=float32)],'conv2':[array([[1,2],[3,4]],dtype=float32),array([5,6],dtype=float32)]}
conv1_w = a['conv1'][0]
conv1_b = a['conv1'][1]
conv2_w = a['conv2'][0]
conv2_b = a['conv2'][1]
print(conv1_w)
print(tf.Variable(conv1_w))
print(conv1_b)
print(tf.Variable(conv1_b))
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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