pickle

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のためにあまりにも多くのインデックスは、私がデータ（1行に100個のデータ）を持っているこれは私のコードです： from pylearn2.datasets.csv_dataset import CSVDataset import pickle print ('convert: data.csv -> train.pkl') pyln_data = CSVDataset("data.cs

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ピクルに書き込むか、ファイルに書き込むかを指定しますか？

大きなプロジェクトで使用するためにどこかに保存したいdictを返すPythonスクリプトがあります（スクリプトが遅くなりすぎて、辞書を必要とするたびにスクリプトをインポートしたくない）。 dictは小さいので、2つのオプションがあります。私がすることができます：ピクルスファイルへ保存dictのはそうのような、新しいの.pyファイルへのリテラルとしてのdictを書く： my_dict = slo

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Python：マルチプロセッシングを使用した各繰り返しのPickle出力

私は既存のコードの一部を並列化しようとしています。私は完了するとすぐに各反復の出力を保存して、ループ全体をメモリに保存する必要はありません。基本的にはこのような何か： import cPickle as pickle from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': outf = open('test_mp.pk

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独自のMNISTデータセットの作成（MNISTフォーマットと同じ）

自分のバージョンのMNISTデータを作成しようとしています。トレーニングとテストのデータを次のファイルに変換しました。 test-images-idx3-ubyte.gz test-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz （興味がある人々のために、私は私が目指してるものに私が近づ

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がファイルにtf.get_collectionから返され、それに

を読んで、私はまたpickle.dumpを試してみましたが、その下のエラーを与える文字列とストアに変換しようとしたが、元の形にそれを変換することはできません raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__ TypeError: can't pickle module objects マイコード： with tf.Sess

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pickleファイルからsqlite3データベースにデータを書き込むにはどうすればよいですか？

私はpickleファイルにデータをwebscrapして、そのデータをsqlite3データベースに書きたいと思っています。誰も私が何をする必要があると私を助けることができますか？

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Pathosマルチプロセッシング酸洗いの問題

私はチームで行っているいくつかのテストのための自動化フレームワークを開発しています。我々は、この酸洗エラーに遭遇しており、いくつかの研究を行った後、私は解決策の数に出くわしたとそれに付随するgithubのページをレビュー： Python multiprocessing pickling error Multiprocessing: How to use Pool.map on a function

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Pythonプログラムはピクルされたデータを認識せず、既存のファイルを上書きします

私は大学の宿題のためにこの小さなプログラムで作業していましたが、以前のデータをロードしようとするとデータをピクルする必要があります。それを修正すると、プログラムはすでに存在していたデータを変更するのではなく、無視します。ここではコードです。あなたはそれが何かを印刷won'tプログラムを実行する場合 import pickle diccActivos = {} def guarda(nomA

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ファイルに追加するときにpickle.dumpは何もダンプしません。

ユーザーは、コマンドラインの引数としてURLの束を与えることができます。過去に与えられたすべてのURLはpickleで直列化されています。スクリプトは、指定されたすべてのURLをチェックします。一意のURLは、シリアライズされてファイルに追加されます。少なくともそれは起こっているべきことです。何も追加されていません。しかし、書き込みモードでファイルを開くと、新しい一意のURLが書き込まれます。だか