with open("D:\\PythonProject\\PytorchStudy\\9-28\\data\\data_test.json","r") as file:

时间: 2023-10-08 07:10:53 浏览: 40
with open("D:\\PythonProject\\PytorchStudy\\9-28\\data\\data_test.json","r") as file: # 请在此处添加你的代码 这段代码使用了Python中的`open`函数来打开名为"data_test.json"的文件。通过指定文件路径作为参数,可以访问该文件并进行读取操作。使用关键字`with`可以确保在操作完成后自动关闭文件,避免资源泄漏。在上述代码中,文件被赋值给变量`file`,方便后续的操作。 请问还有其他
相关问题

将以下代码:import scipy.io as sio json_file = open('HRRM_model1.json','r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) loaded_model.load_weights('HRRM_model1.h5') matfn='test_stationary1.mat' data=sio.loadmat(matfn,mat_dtype=True) W_train1 = data['w'] X_train1 = data['L_vel'] W_train1 = W_train1.reshape(1, 800, 800, 1) X_train1 = X_train1.reshape(1, 100, 100, 1) layer_model = Model(inputs=loaded_model.input, outputs=loaded_model.output) layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1],batch_size=1) resultfile = 'result_stationary1.mat' sio.savemat(resultfile, {'result':layer_result})翻译为MATLAB语言

MATLAB代码:load HRRM_model1.mat;json_file = fopen('HRRM_model1.json', 'r'); loaded_model_json = fread(json_file); fclose(json_file);loaded_model = model_from_json(loaded_model_json); loaded_model.loadWeights('HRRM_model1.h5');matfn = 'test_stationary1.mat'; data = load(matfn, '-mat');W_train1 = data.w; X_train1 = data.L_vel;W_train1 = reshape(W_train1, [1, 800, 800, 1]); X_train1 = reshape(X_train1, [1, 100, 100, 1]);layer_model = Model(inputs=loaded_model.inputs, outputs=loaded_model.outputs); layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1], 'BatchSize', 1);resultfile = 'result_stationary1.mat'; save(resultfile, 'result', 'layer_result');

npm ERR! code ENOENT npm ERR! syscall open npm ERR! path D:\web\Kailing-test\second-testworks/package.json npm ERR! errno -4058 npm ERR! enoent ENOENT: no such file or directory, open 'D:\web\Kailing-test\second-testworks\package.json' npm ERR! enoent This is related to npm not being able to find a file. npm ERR! enoent npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! C:\Users\19797\AppData\Local\npm-cache\_logs\2023-07-21T06_08_46_431Z-debug-0.log

这个错误是由于 npm 无法找到指定的文件或目录而引起的。具体来说,它指出 npm 在路径 `D:\web\Kailing-test\second-testworks/package.json` 中找不到 `package.json` 文件。 可能的原因和解决方法如下: 1. 确保你在指定的路径中存在 `package.json` 文件。你可以通过检查文件是否存在来确认。 2. 如果文件确实存在,可能是由于路径错误导致的。请确保路径中的斜杠或反斜杠是正确的,并且没有任何拼写错误。 3. 如果你在执行 `npm` 命令时使用了相对路径,请确保你在正确的目录中运行命令。你可以使用 `cd` 命令切换到正确的目录,然后再次运行命令。 4. 如果你在执行 `npm` 命令时使用了绝对路径,请确保你输入的路径是正确的,并且存在相应的文件。 希望这些解决方法对你有帮助!如有其他问题,请随时提问。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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