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Pickle 算是Python的一种数据序列化方法#xff0c;它能够将对象转换为字节流#xff0c;进而可以保存到文件中或通过网络传输给其他Python程序。这种方式非常适合快速简便地保存复杂的数据结构#xff0c;例如列表、字典、自定义对象等。
二、pickle文件的读写 …一、简介
Pickle 算是Python的一种数据序列化方法它能够将对象转换为字节流进而可以保存到文件中或通过网络传输给其他Python程序。这种方式非常适合快速简便地保存复杂的数据结构例如列表、字典、自定义对象等。
二、pickle文件的读写
示例代码如下
import pickle #导入pickle操作的库
#创建一个示例数据
data{name:Tom,age:30,is_student: False,grades:[11,12,13]
}#使用pickle保存数据到硬盘
with open(data.pkl,wb) as file:pickle.dump(data,file)#使用pickle加载数据
with open(data.pkl,rb) as file:loaded_datapickle.load(file)
print(loaded_data) #打印出读取结果执行一遍后data的json数据就会被保存到磁盘下次读取可直接读取内容
案例分析
案例背景 当训练人工智能算法时往往需要很长的时间当训练中断时如果 能提前做好权重保存功能能很快的恢复上次进度以继续进行训练请实时保存权重计算完成后的数据
代码如下
import pickle #序列化数据到硬盘
import time #模拟训练的时间调用
import os #判断文件存不存在使用
import numpy as np #用来计数#模拟耗时计算的全过程
def calculate_weights():print(开始计算权重。。。)time.sleep(5) #模拟耗时操作weight np.random.rand(10,10) #随机生成权重print(权重计算完成)return weight#保存权重和epoch文件到硬盘
def save_weights(weights,epoch,filenameweights.pkl):data {epoch:epoch,weights:weights}with open(filename,wb) as f:pickle.dump(data,f)print(f权重和epoch已经保存到{filename})#从硬盘加载权重和epoch
def load_weights(filenameweights.pkl):with open(filename,rb) as f:data pickle.load(f)print(f权重和epoch已经从{filename}加载)return data[weights],data[epoch]#主程序
def main():weight_file weights.pkltotal_epochs 100 #假设总共需要训练100个epochs#如果权重文件存在则加载权重和epochif os.path.exists(weight_file):weights,start_epoch load_weights(weight_file)else:#从第一个epoch开始并计算权重weights calculate_weights()start_epoch 0#继续训练剩余的epochsfor epoch in range(start_epoch,total_epochs):print(f开始训练epoch{epoch}...)#这里进行实际的训练代码time.sleep(1) #模拟训练过程#每个epoch结束后保存权重和epoch信息save_weights(weights,epoch,weight_file)if __name__ __main__:main()代码执行如下 第一次执行时计算初始权重后续权重依次写入文件 中断后重新执行程序程序会读取已保存的权重数据继续后延保存
