Question

我在Tensorflow中建立了一个神经网络，想将输出导出到文本文件中。每个示例的神经网络都有两个输出概率。我想将这两行数据导出到文本文件中，但是这样做很麻烦，因为在运行时，我需要将其放入某种类型的对象中，然后无法导出任何这些对象：例如：< / p>

m = []

for (x, y) in test_dataset:
  logits = tf.nn.softmax(model(x))
  result_temp = np.asarray(logits)
  formatInt_temp = result_temp.astype(np.float)
  m.append(formatInt_temp)

txt_file = open('testing.txt', 'w')

txt_file.write(m)

上面的代码将ndarrays放入列表中，最初我尝试将它们附加到另一个ndarray上，但是当我这样做时，它给了我错误

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

列表是我唯一可以将ndarrays导出到的列表。但是，一旦在列表中将其导出，便无法导出，因为必须使用上述方法将其导出为字符串。如果我然后尝试将其放入循环并一次导出一行，它说它无法导出ndarrays。那么，有人知道将模型结果导出到文本文件的更好方法吗？

谢谢

Answer 1

有用的功能可能是numpy.savetxt（请参阅documentation）：

这可以在您的代码中实现，如下所示：

for (x, y) in test_dataset:
    logits = tf.nn.softmax(model(x))
    result_temp = np.asarray(logits, dtype=float) #use this instead of astype
    np.savetxt('dataset_'+str(x)+'_'+str(y)+'.txt', results_temp)

如果您希望值以逗号分隔而不是默认的空格分隔，则还可以使用可选参数delimeter。

如果创建许多小文件无济于事，而您宁愿拥有一个大文本文件，则可以像在代码中一样将numpy数组聚合到列表中，然后执行以下操作：

np.savetxt("data.txt", np.asarray(m))

Answer 2

感谢Alexander Liptak向我展示了如何使用np.asarray（）将列表转换为ndarray以及如何使用np.savetxt（）导出数组。但是我还需要对其进行重塑，因为它是三维的，因为原始行被分成了32个批次。因此，我使用的最终代码是：

m = []

for (x, y) in test_dataset:
  logits = tf.nn.softmax(model(x))
  result_temp = np.asarray(logits, dtype=float)
  m.append(result_temp)

m = np.asarray(m)
m = np.reshape(m, (47168, 2))
np.savetxt("test.txt", m, delimiter=",")

从神经网络导出输出

2 个答案: