二、利用Python PIL、cPickle读取和保存 Olivetti Faces 首先使用PIL.Image打开获取这张图片,为了便于数值计算,将其转化为numpy.array类型,然后每张图片摊成一个一维向量1*2679,因为有400张,所以得到了400*2679的numpy.array,接着使用cPickle模块,将转化得到的numpy.array保存为pkl文件。注意这是不带label的数据,我们...
二、利用Python PIL、cPickle读取和保存 Olivetti Faces 首先使用PIL.Image打开获取这张图片,为了便于数值计算,将其转化为numpy.array类型,然后每张图片摊成一个一维向量1*2679,因为有400张,所以得到了400*2679的numpy.array,接着使用cPickle模块,将转化得到的numpy.array保存为pkl文件。注意这是不带label的数据,我们...
https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48007571 快去成为你想要的样子!
#读取人脸库olivettifaces,并存储为pkl文件importnumpyfromPILimportImageimportcPickle #读取原始图片并转化为numpy.ndarray,将灰度值由0～256转换到0～1img=Image.open('/home/wepon/olivettifaces.gif')img_ndarray=numpy.asarray(img,dtype='float64')/256#图片大小时1190*942,一共20*20个人脸图,故每张人脸图...
很简单的方式就是通过读取Caffemodel中的每一层参数抽出来,写成一个pkl文件。再通过PyTorch加载pkl文件导入。提供一篇文章:预训练模型转化 坑:当完成转化后,在PyTorch写读取文件的函数时,千万别命名为state_dict,这是nn.Module的函数,如果你写了,这个方法就被覆盖了。我发现很多人的博客上命名为这个,就会导致后面保存...
pickle.dump(obj, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) defload_obj(name): withopen(name+'.pkl','rb') as f: returnpickle.load(f) a=load_obj('logistic_regression_res') W=np.array(a['W']) b=np.array(a['b']) print(W) print(b)
# 预读取账号信息文件 user.pkl,给函数调用 with open('user.pkl', 'rb') as f: # 读取用户信息 user_dict = pickle.load(f) # 构造主菜单列表选项 main_menu = [['1', 'register'], ['2','login'], ['3', 'exit']] while True: ...
('./MyWorkPlace/test.pkl','w+')>>># 使用dump()方法将数据序列化到上一步打开的文件中:>>>cPickle.dump(data,write_file)>>># 关闭文件>>>write_file.close()>>># 以二进制读的方式打开序列化数据后的文件, 并赋给变量 read_file:>>>read_file=open('./MyWorkPlace/test.pkl','r+')>>...
利用Python PIL、cPickle将图片读取和保存为pkl格式文件 2018-11-27 14:06 −... 那抹阳光1994 0 1685 Python PIL模块 2019-12-21 07:58 −from PIL import Image import numpy as np #img1=Image.open('leaf.jpeg') #img=Image.open('people.jpeg') #img.show() #print("before image becoming...
data=cPickle.load(open("test\\data.pkl","rb")) 同dump一样,这里需要使用open函数打开本地的一个文件,并指定“读”操作 3. dumps:将python对象序列化保存到一个字符串变量中 代码语言:javascript 复制 data_string=cPickle.dumps(data) 4. loads:从字符串变量中载入python对象 ...