Question

我有一个深度学习结构，我想导出一个文本文件，这样可以为我减轻所有负担。

这是一个jupyter笔记本代码块：

In [7]:
def fDNN(in_dim, out_dim):
    # Model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(210, input_dim=in_dim, activation='relu'))
    model.add(Dense(70, activation='relu'))
    model.add(Dense(out_dim, activation='softmax'))

    # Compilation
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', 
           metrics=['accuracy'])
    return model

此块的输出应与上面的文本文件相同：

        # Model
        model = Sequential()
        model.add(Dense(210, input_dim=in_dim, activation='relu'))
        model.add(Dense(70, activation='relu'))
        model.add(Dense(out_dim, activation='softmax'))

        # Compilation
        model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', 
               metrics=['accuracy'])

Answer 1

运行带有def fDNN()的单元格后，将可以运行此代码。输出将是所有run/executed个单元格的内容。

gb = fDNN.__globals__
#print(len(gb["In"]))

for item,ea in enumerate(gb["In"]):
    print("\n-------- In[", str(item), "]  ---------")
    print(ea)
    # check for somethin in `ea`
    # can decide to write the content of `ea` to file

希望这将帮助您开始做自己想做的事情。

Answer 2

我已经通过“代码反射”解决了这个问题。

如何从Jupyter Notebook将代码块导出到文本文件？

2 个答案: