sample_npy = np.load(sample_files[idx]) * 1. 这行代码读取出来的结果全为0
时间: 2024-04-01 17:38:47 浏览: 16
这行代码可能有几个问题导致结果全为0:
1. `sample_files` 中的 `idx` 可能不是你想要读取的文件的编号,你可以检查一下 `idx` 的值是否正确。
2. `np.load()` 函数可能没有正确地读取 `.npy` 文件。你可以检查一下文件路径是否正确,以及文件本身是否有损坏。
3. `* 1.` 这个乘法操作可能没有起到你想要的作用。你可以试试不乘以1.,看看结果是否正确。
你可以逐个排查这些问题,找出导致结果全为0的原因。
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if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()
这段代码中,首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是,则加载模型和数据,以便继续训练或使用之前保存的结果。
- `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络模型并将其赋值给 `q_online` 变量。
- `q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 同样是加载神经网络模型,并赋值给 `q_target` 变量。在一些深度强化学习算法中,存在两个网络,一个用于估计当前状态的值(`q_online`),另一个用于估计目标状态的值(`q_target`)。
- `buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True)` 加载之前保存的经验缓存数据,并将其转换为Python的`deque`对象,并赋值给 `memory.buffer`。这样做是为了继续使用之前的经验数据。
- `reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist()` 加载之前保存的平均奖励列表,并将其转换为Python的列表形式。
- `loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()` 加载之前保存的平均损失列表,并将其转换为Python的列表形式。
通过这些加载操作,您可以在之前训练的基础上进行继续训练或使用之前保存的结果进行其他操作。请确保在加载模型和数据之前,已经将相关文件保存在正确的路径下,并且文件格式与加载函数相匹配。
im_mask = np.load('mask.npy')是什么意思
im_mask = np.load('mask.npy')表示从名为'mask.npy'的文件中加载一个Numpy数组,并将其赋值给变量im_mask。np.load()是Numpy库中的函数,用于从磁盘加载保存的Numpy数组数据。'mask.npy'是文件的路径和名称,它包含了之前保存的Numpy数组数据。加载后,数据将存储在im_mask变量中,可以在后续的代码中使用。