f=open("C:/users/lyf/Desktop/test_xuesheng.json","w") for i in range(0,667): d={"label":test_sub[i]} json.dump(d+'\n', f) 怎么按行写入json文件

你可以使用`json.dumps()`函数将字典转换为json格式的字符串，然后将其写入文件。同时，每个字典之间需要添加换行符`\n`，以便每个字典占用一行。修改后的代码如下所示：

import json

with open("C:/users/lyf/Desktop/test_xuesheng.json", "w") as f:
    for i in range(0, 667):
        d = {"label": test_sub[i]}
        json.dump(d, f)
        f.write("\n")

在上面的代码中，我们首先使用`with`语句打开一个名为"test_xuesheng.json"的文件，并将其模式设置为写模式（"w"）。然后，我们使用`json.dumps()`函数将字典转换为json格式的字符串，并使用`json.dump()`函数将其写入文件中。接着，我们使用`f.write("\n")`将换行符写入文件中，以便每个字典占用一行。最后，我们关闭文件。

相关问题

File "D:\03lyf\代码\rnn_test.py", line 169, in <module> model.load_weights('./'+model_dir+model_param_name)

这个错误提示表明您的代码在加载模型参数时出现了错误。

您需要检查一下模型参数文件的路径是否正确，以及模型参数文件名是否正确。如果您使用的是相对路径，需要确认当前工作目录是否正确。您可以使用 `os.getcwd()` 函数来获取当前工作目录，例如：

import os
print(os.getcwd())

另外，如果您使用的是 Keras 模型，您可以尝试使用 `model.save()` 方法保存模型，然后使用 `keras.models.load_model()` 方法加载模型，例如：

from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5')  # 保存模型
new_model = load_model('my_model.h5')  # 加载模型

这种方式可以保证模型的结构和参数都被正确保存和加载。如果您使用的是 TensorFlow 模型，可以使用 `tf.saved_model.save()` 方法保存模型，然后使用 `tf.saved_model.load()` 方法加载模型，例如：

import tensorflow as tf
tf.saved_model.save(model, 'my_model')  # 保存模型
new_model = tf.saved_model.load('my_model')  # 加载模型

这种方式同样可以保证模型的结构和参数都被正确保存和加载。

File "D:\03lyf\代码\FCN_dae_test.py", line 179, in <module> model.load_weights('./'+model_dir+model_param_name)

这是一段代码，其中尝试加载训练好的模型权重。根据代码，模型权重文件应该位于当前目录下的指定路径中，其中model_dir和model_param_name是变量，应该指定为字符串类型，并且包含相应的文件名和扩展名。如果在指定路径中找不到权重文件，则会引发FileNotFoundError异常。

因此，您需要检查以下几点：

1. 确保指定路径的字符串格式正确，包含了权重文件的文件名和扩展名。
2. 确保权重文件实际存在于指定路径中。
3. 如果权重文件位于不同的目录中，则需要更改指定路径中的目录路径。
4. 确保当前程序具有读取指定路径中的文件的权限。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的详细信息，例如错误消息和代码示例。