如何使用python读取bin类型文件并另存为pt类型文件

要使用Python读取bin类型文件并另存为pt类型文件，可以使用以下代码：

import numpy as np
import pickle

# 读取bin文件
with open('file.bin', 'rb') as f:
    data = np.fromfile(f, dtype=np.float32)

# 将数据保存为pt文件
with open('file.pt', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

代码中，我们首先使用`numpy`库的`fromfile`函数读取bin文件，将其转换为numpy数组类型的数据。然后使用`pickle`库的`dump`函数将数据保存为pt文件。需要注意的是，pt文件只能序列化Python对象，所以我们需要将numpy数组转换为Python对象。

相关问题

对一组非图像的拓扑图（bin文件，格式为coo）进行训练，图一共有60000左右（即60000多个bin文件），使用VGAE和dgl，代码示例

首先需要安装DGL和PyTorch：

pip install dgl-cu101
pip install torch

然后就可以开始编写代码了，下面是一个简单的示例：

import dgl
from dgl.data.utils import load_graphs
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class VGAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, hidden_size, out_feats):
        super(VGAE, self).__init__()
        self.encoder = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(in_feats, hidden_size),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(hidden_size, out_feats * 2)
        )
        self.decoder = torch.nn.Linear(out_feats, in_feats)

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        if self.training:
            std = torch.exp(0.5 * logvar)
            eps = torch.randn_like(std)
            return eps.mul(std).add_(mu)
        else:
            return mu

    def forward(self, g, features):
        h = self.encoder(features)
        mu, logvar = torch.chunk(h, 2, dim=1)
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        reconstructed = self.decoder(z)
        return reconstructed, mu, logvar

# 读取数据
graphs, _ = load_graphs("data.bin")
g = graphs[0]
features = g.ndata['feat']

# 定义模型和优化器
model = VGAE(in_feats=features.shape[1], hidden_size=128, out_feats=16)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 定义训练函数
def train(model, optimizer, g, features):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    reconstructed, mu, logvar = model(g, features)
    loss = F.mse_loss(reconstructed, features) + 0.5 * torch.mean(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    loss = train(model, optimizer, g, features)
    print(f"Epoch {epoch}, loss {loss:.4f}")

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")

这段代码中，我们使用DGL读取了一个bin格式的拓扑图，然后定义了一个简单的VGAE模型。我们通过对重构误差和KL散度的加权求和来计算损失。最后，我们使用PyTorch的优化器来更新模型参数，进行训练。训练完成后可以将模型保存下来，以便以后使用。

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

这是一个使用OpenCV在ROS中进行模板匹配的Python代码。它首先初始化一个`TemplateMatcher`类，该类包含一个订阅ROS图像话题的回调函数`image_callback`。然后，它读取一个模板图像并将其保存为灰度图像。每当接收到一个图像消息时，它将其转换为灰度图像，使用`cv2.matchTemplate`函数对其进行模板匹配，并使用`cv2.rectangle`函数在匹配位置处绘制矩形。最后，它显示图像并等待用户按下键盘上的任意键以关闭所有窗口。