pycharm python load 读入绝对路径

在PyCharm中，你可以使用Python的内置函数`open`来读取绝对路径下的文件。下面是一个示例代码：

file_path = '/absolute/path/to/file.txt'

with open(file_path, 'r') as file:
    content = file.read()

print(content)

在上面的代码中，`file_path`是文件的绝对路径。使用`open`函数打开文件，并指定模式为`'r'`，这表示以只读方式打开文件。然后可以使用`read`方法读取文件内容并将其存储在变量`content`中。最后，通过打印`content`可以查看文件内容。

请将`/absolute/path/to/file.txt`替换为你实际的文件路径。注意，在Windows系统中，路径分隔符为反斜杠（`\`），而在Linux和Mac系统中，路径分隔符为正斜杠（`/`）。确保提供正确的路径。

相关问题

[ WARN:0@0.258] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('"D:\Pycharm\pythonProject ext.png"'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm\pythonProject\text1.py", line 34, in <module> img_inverse = inverse_transform(img) File "D:\Pycharm\pythonProject\text1.py", line 7, in inverse_transform img_inverse = 255 - img TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'int' and 'NoneType'

根据报错信息，`img` 对象的类型为 `NoneType`，说明在读取图片时出现了问题。请检查以下代码中读取图片的路径是否正确，并且确保图片文件存在于指定的路径下：

# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')

如果图片文件不存在或路径不正确，会导致图片读取失败，`img` 对象的值为 `None`，因此在进行计算时会出现 `TypeError` 异常。请确认图片文件路径的正确性，并且尝试使用绝对路径来读取图片文件。

在pycharm中，做2输入3输出的cnn数据回归预测，共有15000组数据；对输出和输出进行归一化，并打乱数据集。其中，数据集为xls格式的数据，划分训练集和验证集，优化器采用梯度下降法，训练轮数为1000轮，每轮训练1000组数据；学习率为0.01，每训练200轮，学习率调整为之前学习率的一半。记录训练过程中损失函数的值，打印出每一轮损失函数的值、学习率的变化、输入和输出，绘制出训练过程中损失函数值的变化曲线。保存训练好的网络模型。手动输入数据集，利用训练好的网络求取输出，并将输出反归一化。

首先，将xls格式的数据读入，并将输入和输出进行归一化处理。读入数据的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_excel('data.xls')
x = np.array(data.iloc[:, :2])
y = np.array(data.iloc[:, 2:])

# 归一化处理
x = (x - np.mean(x, axis=0)) / np.std(x, axis=0)
y = (y - np.mean(y, axis=0)) / np.std(y, axis=0)

接下来，将数据集打乱，并将其划分为训练集和验证集。代码如下：

indices = np.random.permutation(len(x))
train_indices, val_indices = indices[:int(len(x)*0.8)], indices[int(len(x)*0.8):]
train_x, train_y = x[train_indices], y[train_indices]
val_x, val_y = x[val_indices], y[val_indices]

然后，构建CNN模型，并使用梯度下降法进行优化。代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import SGD

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='linear'))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

# 训练模型
for i in range(1000):
    if i % 200 == 0 and i > 0:
        lr = float(K.get_value(model.optimizer.lr))
        K.set_value(model.optimizer.lr, lr/2)
    history = model.fit(train_x, train_y, epochs=1, batch_size=1000, validation_data=(val_x, val_y))

    # 打印损失函数的值、学习率的变化、输入和输出
    print('Epoch {}/{}'.format(i+1, 1000))
    print('Learning rate:', K.get_value(model.optimizer.lr))
    print('Loss:', history.history['loss'])
    print('Validation loss:', history.history['val_loss'])
    print('Input:', train_x[0])
    print('Output:', train_y[0])

# 绘制损失函数值的变化曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper right')
plt.show()

# 保存训练好的模型
model.save('model.h5')

最后，手动输入数据集，利用训练好的网络求取输出，并将输出反归一化。代码如下：

# 加载模型
from keras.models import load_model

model = load_model('model.h5')

# 手动输入数据集
test_x = np.array([[1.2, 2.3], [3.4, 4.5], [5.6, 6.7]])

# 归一化处理
test_x = (test_x - np.mean(x, axis=0)) / np.std(x, axis=0)

# 预测输出
test_y = model.predict(test_x)

# 反归一化
test_y = test_y * np.std(y, axis=0) + np.mean(y, axis=0)