jupyter notebook中如何对 inputs=open_file(filepath)进行定义
时间: 2024-04-29 18:26:28 浏览: 18
对于在 Jupyter notebook 中定义 inputs=open_file(filepath) ,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先在 Jupyter notebook 中创建一个新的代码单元格。
2. 在该单元格中,输入以下代码并执行:
```
from google.colab import files
import io
uploaded = files.upload()
filepath = list(uploaded.keys())[0]
inputs = io.open(filepath, 'r', encoding='utf8').read()
print("File loaded: " + filepath)
```
3. 执行代码后,系统会提示你选择一个文件进行上传。选择你想要处理的文件并上传。
4. 上传完成后,代码将从上传的文件中读取内容,并将其存储在变量 inputs 中。
5. 输入任何对变量 inputs 的操作都可以在 Jupyter notebook 中对其进行定义。
注意:以上代码仅适用于 Google Colab 上的 Jupyter notebook。如果你正在使用其他环境,你需要相应地进行调整。
相关问题
inputs=open_file(filepath=''C:\Users\UserName\Desktop\example.txt'')为什么显示无效字符
该错误可能是由于文件路径中的单引号不完整导致的。可以使用双引号或将单引号转义来解决该问题。可以尝试以下代码:
inputs = open_file(filepath="C:\\Users\\UserName\\Desktop\\example.txt")
或者
inputs = open_file(filepath='C:\Users\UserName\Desktop\example.txt')
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');
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