想一想，还是写个完整的代码，总结一下前面学的吧。import requests import re# 获取网页源码 url = ‘http://www.ivsky.com/tupian/xiaohuangren_t21343/‘ data = requests.get(url).text#正则表达式三部曲 #<img src="http://img.ivsky.com/img/tupian/t/201411/01/xiaohuangren-009.jpg" width="135" height="135" alt="卑鄙的我小黄人图片"> regex = r‘<img src="(.*?.jpg)"‘#匹配网址 pa = re.compile(regex)#转为pattern对...
import osimport jsonpathimport requestsdef save_jpg(qun): qun_url = "https://qun.qq.com/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members" # 群管理URL qun_data = {"gc": qun, "st": 0, "end": 40, "sort": 0, "bkn": "1491271352"} # 群管理入参 qun_cookie = "pgv_pvid=6781060641; pgv_pvi=4527042560; tvfe_boss_uuid=bb0dca750dec4f2a; XWINDEXGREY=0; mobileUV=1_170385b99a4_66029; RK=KaTcs5izUF; ptcz=2f3ee47046...
用Python中的os和numpy库对文件夹及处理数据后得到的文件进行分类保存；import numpy as npimport osfor m in range(699,0,-35): cur_dir=‘F:/2019_09_01/‘ folder_name=‘partdata_0_‘ if not os.path.exists(cur_dir+folder_name+str(m)): os.mkdir(os.path.join(cur_dir,folder_name+str(m))) else: pass for j in range(4,11): np.savetxt(os.path.join(‘F:/2019_09_01/partdata_0_‘...
#encoding=utf-8import os import os.path import shutil def moveFileto(sourceDir, targetDir): shutil.copy(sourceDir, targetDir)target = raw_input(‘targetDir‘)filename = raw_input(‘enter pathfile name:‘)fobj = open(filename,‘r‘)for x in fobj: print x; source = x.strip(‘\n‘) #去除行尾\n moveFileto(source,target)fobj.close()原文：http://www.cnblogs.com/lovely7/p/5728384.html
在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多.下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍:1.保存为二进制文件(.npy/.npz)numpy.save保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)file:文件名/文件路径 arr:要存储的数组 allow_pickle:布尔值...
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # @Time : 2019/12/5 17:30 # @Author : shenghao/10347899@qq.com‘‘‘test with selenium‘s move‘‘‘from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By import cv2 as cv import time, datetime, random,shutil from...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解 一、PyTorch快速搭建神经网络方法 先看实验代码： import torch import torch.nn.functional as F # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, ...
本篇文章主要介绍了PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一、PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代码：import torch import torch.nn.functional as F # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络 class Net(torch.nn....
import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_utilv1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_const...
import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)saver.save(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")print(sess....
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据然后在训练的循环里面 checkpoint_path = os.path.joi...
本篇文章主要介绍了浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.c...
这篇文章主要介绍了TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧关于模型保存的一点心得saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继 fine-tune 不一定从最好的 ckpt 进行，因为有可能一...
这篇文章主要介绍了tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver) ，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。模型保存，先要创建一个Saver对象：如saver=tf.train.Saver()在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为...
本篇文章主要介绍了TensorFlow模型保存和提取方法示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,"Model/model.ckpt")，实际在这个文件目录下会生成4个人文件：checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表，model.ckpt.meta保...