npy文件没有生成，代码运行未报错

如果代码运行没有报错但是npy文件没有生成，可能是以下原因：

1. 没有调用numpy.save()函数将数据保存为npy文件。

2. 文件路径不存在或没有写入权限。

3. 数据没有成功保存到内存中，可能是数据格式不正确或者数据量太大导致内存溢出。

建议在代码中添加一些输出信息，例如打印变量的值或者判断文件是否存在等，以便更好地定位问题所在。

相关问题

生成栅格地图npy文件的代码

以下是生成栅格地图npy文件的代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 读取地图图片
map_img = cv2.imread("map.png")

# 将地图图片转为灰度图
gray_map = cv2.cvtColor(map_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设定阈值，将灰度图二值化
_, thresh_map = cv2.threshold(gray_map, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 将二值化的地图图片转为栅格地图
grid_map = np.zeros_like(thresh_map)
grid_map[thresh_map == 255] = 1

# 保存栅格地图为npy文件
np.save("grid_map.npy", grid_map)

说明：

1. `map.png` 是地图图片的文件名，需要在代码中指定正确的路径。
2. `cv2.imread` 函数用于读取地图图片，返回一个 Numpy 数组。
3. `cv2.cvtColor` 函数用于将地图图片转为灰度图，返回一个 Numpy 数组。
4. `cv2.threshold` 函数用于将灰度图二值化，返回一个 Numpy 数组和阈值。
5. `np.zeros_like` 函数用于创建一个和 `thresh_map` 相同大小的全零数组。
6. `grid_map[thresh_map == 255] = 1` 用于将栅格地图中障碍物的像素点赋值为1。
7. `np.save` 函数用于保存栅格地图为npy文件，文件名需要自行指定。

logits.npy文件生成

我不确定您要的是什么类型的logits.npy文件，因为它可以是任何类型的logits，但通常生成logits.npy文件的方法如下：

1. 首先，您需要有一个训练好的神经网络模型，该模型可以用来生成logits。

2. 用测试集或验证集的数据集来测试模型，并生成logits。

3. 然后，将生成的logits保存为.npy文件，使用numpy.save()函数。

例如，如果您有一个名为model的训练好的模型和一个名为test_data的测试数据集，您可以使用以下代码生成logits.npy文件：

import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载测试数据
test_data = np.load('test_data.npy')

# 生成logits
logits = model.predict(test_data)

# 保存为.npy文件
np.save('logits.npy', logits)

请注意，上面的代码仅是示例，具体实现可能因您使用的框架和数据集而有所不同。