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我正在将图像插入到 Decaf 中，并希望从第 6、7、8 层中提取特征。第 6 和第 7 应该是 4096 维，第 8 应该是 1000。

我假设生成的输出函数类似于列表，并且希望将每个元素记录在单独的文本文件中，如下所示：

def intoDecaf(image):
    img = misc.imread(image)
    fname = str(image)
    fname = fname.replace('.jpg','')
    print fname
    scores = net.classify(img,center_only=True)
    feat6 = net.feature('fc6_cudanet_out')
    feat7 = net.feature('fc7_cudanet_out')
    feat8 = net.feature('fc8_cudanet_out')

    f6name = fname+'-f6.txt'
    f7name = fname+'-f7.txt'
    f8name = fname+'-f8.txt'

    f6 = open(f6name,'w')
    f7 = open(f7name,'w')
    f8 = open(f8name,'w')

    for f in feat6:
        f6.write(str(f))
        f6.write('\t')
   # and the same for f7 and f8

f8 文件正确有 1000 个文件，但 f6 和 f7 文本文件有如下内容：

[ -1.63451958  -8.0507412   -1.09678674 ...,  11.38702393   1.99127924
   4.76321936]

中间的点字面意思就是这样。所有的数字怎么了？这些点是否意味着什么？某种删节？这与 decaf 或 python 有关吗？

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1 回答 1

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它看起来像是feat6一个 NumPy 数组。如果是这样，而不是

f6name = fname+'-f6.txt'
f6 = open(f6name,'w')
for f in feat6:
    f6.write(str(f))
    f6.write('\t')
f6.close()

采用

import numpy as np

f6name = fname+'-f6.txt'
np.savetxt(f6name, feat6, delimiter='\t')

这不包括括号 ([和])，但这通常更可取，因为它使解析数据更容易。

NumPy 数组的str表示包括当数组中的元素数量超过threshold默认 NumPy 设置为 1000 时的省略号。您可以通过设置threshold更高的数字来更改此设置：

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=10**6)

通过此更改，只要小于 10**6 ，str(f)就会返回不带省略号的字符串化版本。ff.size

虽然这解释了为什么您会看到省略号，但我不建议np.set_printoptions在此处使用，因为np.savetxt可以更简单地解决您的问题。

于 2015-04-23T13:45:02.973 回答