Lors de la reproduction de Sketchmate, j'ai rencontré quelque chose appelé fichier npy :
alpha = 0.001
cf_class = torch.from_numpy(np.load("center_feature_ssn.npy"))
cf_class = cf_class.to(device=device, dtype=torch.float32)
La méthode torch.from_numpy() est bien comprise, qui consiste à convertir le tableau en tenseur. Je voulais regarder le contenu de ce fichier, mais il n'y a pas de logiciel pour ouvrir ce fichier .npy. Plus tard, j'ai appris que le contenu du fichier npy peut être lu et visualisé via de simples impressions de chargement et d'impression.
# 导入所需的包
import torch
import numpy as np
# 导入npy文件路径位置
cf_class = torch.from_numpy(np.load("center_feature_ssn.npy"))
print(cf_class) # 输出文件
print(cf_class.shape) # 输出张量形状
print(type(cf_class)) # 输出格式sortir:
tensor([[ 0.0000e+00, 8.4585e-03, 0.0000e+00, ..., 9.3659e+01,
-4.3256e+01, -2.0462e+01],
[ 0.0000e+00, 1.0637e-02, 0.0000e+00, ..., 8.8363e+01,
-4.4654e+01, -1.8992e+01],
[ 0.0000e+00, 2.2176e-02, 0.0000e+00, ..., 9.5005e+01,
-4.1959e+01, -2.2259e+01],
...,
[ 0.0000e+00, 1.0582e-02, 0.0000e+00, ..., 9.1089e+01,
-4.5272e+01, -1.7538e+01],
[ 0.0000e+00, 3.6281e-02, 0.0000e+00, ..., 9.4309e+01,
-4.2236e+01, -2.1581e+01],
[ 0.0000e+00, 1.0220e-01, 0.0000e+00, ..., 7.3616e+01,
-5.1074e+01, -1.1483e+01]])
torch.Size([40, 2088])
<class 'torch.Tensor'>Indique qu'un tenseur de forme (40, 2088) est stocké à l'intérieur.
Les fichiers .npy sont des binaires spécifiques à numpy. Lors de l'utilisation du modèle formé, le fichier npy peut enregistrer le modèle. Les fichiers npy peuvent également lire les poids pré-entraînés.
Pièce jointe : Référence du code source de reproduction de Sketchmate :
tosmaster/imagevision (github.com) 
https://github.com/tosmaster/imagevision#readme