pickle

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私はpicklingをPythonで初めて使用しています。私は彼らのラベルと一緒に画像を持っています。どうすればそれらを漬けますか？

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ValueError：入力配列をシェイプ（22500,3）からシェイプ（1）にブロードキャストできません

私は前述のコードhereに頼っていましたが、マイナーな編集を行いました。次のように私が持っているバージョンは次のとおりです。 import numpy as np import _pickle as cPickle from PIL import Image import sys,os pixels = [] labels = [] traindata = [] data=[]

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パイソン - 次漬物データ持つ

漬けデータのインデックスを読む：次のように私は、dataとlabelを取得することができました [array([[[148, 124, 115], [150, 127, 116], [154, 129, 121], ..., [159, 142, 133], [159, 142, 133], [161, 145, 142]]]

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Pythonの - 私は、次のように見えるピクルスファイル持っピクルスファイル

からのデータとラベルを取得：previous questionで [array([[[148, 124, 115], [150, 127, 116], [154, 129, 121], ..., [159, 142, 133], [159, 142, 133], [161, 145, 142]], [[165,

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パイソン - 例外TypeError：型 'numpy.int32' のオブジェクトはLEN（）

を持っていない私は、次のコード部分を持っている： names = unpickle('batch') print('names', names) data, labels = [], [] filename = 'batch' batch_data = unpickle(filename) for i in range(0, 2):

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GPUを使用しないKerasでのニューラルネットワークモデルの予測

私のニューラルネットワークモデルは、GPUを使用してTheano上のKerasで構築されました。今後の使用のためにPickleを使用して保存しています。可能であれば別のコンピュータに保存しています。モデルをGPUなしで予測することは可能ですか？

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Python：pickle＆getOptの誤解

私はピックリングをテストしています& getOptsは、それぞれ個別に成功しましたが、今は2つを組み合わせようとしています。以下は、私がやっているの抜粋です #! /usr/bin/env python from itertools import groupby, chain import pickle import getopt import sys def main():

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酸洗cv2.Knearest私は以下のコード.FORファイルにcv2.knearest訓練されたモデルを保存しようとしている

機能していないオブジェクト（のpython 2） import numpy as np import cv2 from sklearn.datasets import load_digits import pickle from sklearn.externals import joblib samples = np.float32(np.loadtxt('feature_vector_

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バッチでピクルファイルに追加する方法

このように大きなデータセットのファイルを作成し、それらをピクルファイルに入れるプログラムを作成しましたが、2GBのRAMしかないので、ファイル全体をどのように私はおかげ

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ピクルスとsympy式の評価

次の例 >>>with evaluate(False) : x = atan(sqrt(3)) >>>x atan(sqrt(3)) >>> y = pickle.dumps(x) >>> z = pickle.loads(y) >>> z pi/3 過程で評価を回避する方法があるので、私は、sympy式の酸洗/ unpickle化がinital表現を返さないかもしれないという問題