在训练模型的过程中,我们需要不断的读取小批量的数据样本。Pytorch提供了
data
包来读取数据。接下来我将人工生成一些数据,然后使用
data
批处理调用python参数传递、包来处理数据。
import torch
import numpy as np
'''
The features number is
读取图片的标签并储存到CSV文件,代码如下: import os
import csvdef create_csv(dirname):path='./chongqing1_round1_testA_20191223/'+dirname+'/'name=os.listdir(path)with open (dirname+'.csv','w')
1.用python读取txt文件:按行读取 f = open("result_final_1.txt","r") #设置文件对象
line = f.readline()
line = line[:-1]
while line: #直到读取完文件line = f.readline() #读取一行文件,包括换行符line = line[:-1]