用python如何先将reader.load(path + 'goal_set.p')转换为bytes
时间: 2024-05-08 17:15:06 浏览: 82
您可以使用pickle库将reader.load(path 'goal_set.p')转换为bytes。以下是示例代码:
```python
import pickle
with open('goal_set.p', 'rb') as f:
data = f.read()
bytes_data = pickle.dumps(data)
```
在上面的代码中,我们使用pickle.dumps()将data对象转换为bytes对象。您可以将上面的代码替换为reader.load(path 'goal_set.p')以转换您的数据。
相关问题
reader.load(path + 'goal.json') reader.dump(path + 'slot_set.p', path + 'disease_symptom.p')怎么理解
这两行代码是涉及到JSON文件的读取和Python对象的保存。
第一行代码 `reader.load(path 'goal.json')` 是将指定路径下的 `goal.json` 文件加载到程序中,以便后续对该JSON文件进行操作。
第二行代码 `reader.dump(path 'slot_set.p', path 'disease_symptom.p')` 是将Python对象保存到指定路径下的文件中。具体来说,它将程序中的 `slot_set` 对象保存到名为 `slot_set.p` 的文件中,将 `disease_symptom` 对象保存到名为 `disease_symptom.p` 的文件中。这些保存下来的对象可以在以后的程序运行中被重新加载和使用。
fcn.load_state_dict(torch.load('PATH_TO_PRETRAINED' + 'pretrained_strainnet'))
你好!对于加载预训练的StrainNet模型,你可以使用`torch.load`函数来加载模型的state_dict,并将其传递给`fcn`模型的`load_state_dict`方法。下面是一个示例代码:
```python
fcn = StrainNet() # 初始化 StrainNet 模型
fcn.load_state_dict(torch.load(PATH_TO_PRETRAINED + 'pretrained_strainnet'))
```
请确保将`PATH_TO_PRETRAINED`替换为你保存预训练模型的路径。这样,你就可以加载预训练的StrainNet模型并将其应用于你的任务了。如果你还有其他问题,请随时提问!