points = np.load('/home/chao/1/results/000/000.npy')
时间: 2023-08-22 17:04:09 浏览: 27
这个错误通常发生在尝试使用字符串或字节对象打开文件或目录时,而您却传递了一个列表对象。
根据您提供的代码,问题可能出在文件路径名字上。请检查您的文件路径名字是否正确。如果您使用 Linux 系统,请确保您的路径名字中的斜杠(/)是正确的,并且没有其他的错误。
如果您仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
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if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()
这段代码中,首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是,则加载模型和数据,以便继续训练或使用之前保存的结果。
- `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络模型并将其赋值给 `q_online` 变量。
- `q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 同样是加载神经网络模型,并赋值给 `q_target` 变量。在一些深度强化学习算法中,存在两个网络,一个用于估计当前状态的值(`q_online`),另一个用于估计目标状态的值(`q_target`)。
- `buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True)` 加载之前保存的经验缓存数据,并将其转换为Python的`deque`对象,并赋值给 `memory.buffer`。这样做是为了继续使用之前的经验数据。
- `reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist()` 加载之前保存的平均奖励列表,并将其转换为Python的列表形式。
- `loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()` 加载之前保存的平均损失列表,并将其转换为Python的列表形式。
通过这些加载操作,您可以在之前训练的基础上进行继续训练或使用之前保存的结果进行其他操作。请确保在加载模型和数据之前,已经将相关文件保存在正确的路径下,并且文件格式与加载函数相匹配。
代码 logits = np.load('data/adversarial_examples/mnist/logits.npy')
这是一行Python代码,它使用NumPy库中的load函数从指定路径下的文件中加载数据。文件路径是'data/adversarial_examples/mnist/logits.npy',该文件应该是包含分类器对MNIST数据集中图像的预测结果(即logits)的NumPy数组。
该代码将加载的logits数组保存在名为“logits”的变量中。