def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models
时间: 2024-02-15 16:27:59 浏览: 17
这是一个加载机器学习模型的函数。其中,models_dir 表示存储模型文件的文件夹。函数首先创建一个空字典 models,然后遍历 models_dir 文件夹中的所有文件。对于每个文件,使用 pickle.load() 函数加载其中存储的模型,并将其存储在 models 字典中。如果加载模型时出现了 UnpicklingError 异常,则跳过该文件。最后,返回加载的所有模型组成的字典。
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os.listdir(file_dir + '/f01'):
这行代码使用了 Python 的内置模块 `os` 中的 `listdir()` 函数,用于获取指定目录下的所有文件和子目录的名称列表。在这个例子中,`file_dir + '/f01'` 指定了一个目录路径,`os.listdir()` 函数将返回该目录下的所有文件和子目录的名称列表。这个列表中的每个元素都是一个字符串类型的文件名,可以通过遍历这个列表来逐个处理每个文件。例如,使用 `os.path.join(file_dir + '/f01', filename)` 可以得到每个文件的完整路径,从而进行打开、读取、处理等操作。
def load_data(): root_dir = 'data' files = os.listdir(root_dir) data = [] for file in files: if file.endswith('.npy'): path = os.path.join(root_dir, file) data.append(np.load(path)) data = np.concatenate(data, axis=0) return data
这段代码定义了一个 load_data 函数,函数实现的功能是从 'data' 目录下读取所有以 '.npy' 结尾的文件,并将它们读入内存中,最后使用 numpy.concatenate 方法将这些数据拼接成一个大的数据集,最终返回这个数据集。
具体实现过程如下:
1. 定义变量 root_dir 并将其赋值为 'data',表示数据存放的目录路径。
2. 使用 os.listdir 方法获取目录下的所有文件列表,并将其存储在变量 files 中。
3. 定义一个空列表 data,用于存储所有读取的数据。
4. 遍历 files 列表中的每个文件,如果文件以 '.npy' 结尾,则读取该文件,并将其添加到 data 列表中。
5. 使用 numpy.concatenate 方法将 data 列表中的所有数据拼接成一个大的数据集。
6. 返回拼接后的数据集。
需要注意的是,这段代码使用了 numpy 库来处理数据,因此在使用前需要先导入 numpy 库。另外,在使用 os.path.join 方法拼接文件路径时,需要保证 root_dir 和文件名之间使用斜杠进行分隔。