vscode npz

时间: 2025-03-18 07:09:11 浏览: 40
### 如何在 VSCode 中加载或操作 `.npz` 文件 `.npz` 是一种由 NumPy 提供的支持压缩多个数组的文件格式。要在 Visual Studio Code (VSCode) 中处理 `.npz` 文件,可以按照以下方法实现: #### 安装必要的 Python 扩展 为了更好地支持 Python 开发环境以及调试功能,建议先安装 Microsoft 的官方 **Python 扩展**[^1]。此扩展提供了 IntelliSense、Linting 支持、代码导航等功能。 #### 加载 `.npz` 文件的代码示例 以下是用于加载和操作 `.npz` 文件的一个简单 Python 脚本示例: ```python import numpy as np # 假设有一个名为 'data.npz' 的 .npz 文件 file_path = "path/to/your/data.npz" # 使用 numpy.load 方法读取 .npz 文件中的数据 with np.load(file_path, allow_pickle=True) as data: array_1 = data['arr_0'] # 获取第一个保存的数组 array_2 = data['arr_1'] # 如果存在第二个数组,则获取它 print(f"Array 1:\n{array_1}") if 'arr_1' in data.files: print(f"Array 2:\n{array_2}") # 对于更复杂的结构化数据,可能需要进一步解析 ``` 上述代码片段展示了如何利用 `numpy.load()` 函数来加载 `.npz` 文件的内容,并提取其中存储的不同数组变量[^4]。 #### 配置运行环境 确保已配置好 Python 解释器并激活虚拟环境(如果适用)。可以通过按快捷键 `Ctrl+Shift+P` 并输入 “Select Interpreter” 来选择合适的解释器版本。 另外,在编辑 HTML 文件时,虽然与当前主题无关,但值得注意的是,VSCode 右键菜单选项如 **Open in Default Browser** 和其他浏览器设置有助于快速预览网页效果[^2]。 #### 处理复杂对象的情况 当 `.npz` 文件包含非标准类型的序列化对象时,需注意参数 `allow_pickle=True` 的安全性风险。仅在信任源的情况下启用该选项以避免潜在的安全隐患。 --- ###
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(ATTE) PS E:\AttnSleep> python train_last.py --fold_id 0 --np_data_dir E:\AttnSleep\prepare_datasets\edf_20_npz AttnSleep( (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=30, out_features=1, bias=False) (1): ReLU(inplace=True) (2): Linear(in_features=1, out_features=30, bias=False) (3): Sigmoid() ) ) (downsample): Sequential( (0): Conv1d(128, 30, kernel_size=(1,), stride=(1,), bias=False) (1): BatchNorm1d(30, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ) ) ) ) (tce): TCE( (layers): ModuleList( (0-1): 2 x EncoderLayer( (self_attn): MultiHeadedAttention( (convs): ModuleList( (0-2): 3 x CausalConv1d(30, 30, kernel_size=(7,), stride=(1,), padding=(6,)) ) (linear): Linear(in_features=80, out_features=80, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (feed_forward): PositionwiseFeedForward( (w_1): Linear(in_features=80, out_features=120, bias=True) (w_2): Linear(in_features=120, out_features=80, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (sublayer_output): ModuleList( (0-1): 2 x SublayerOutput( (norm): LayerNorm() (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (conv): CausalConv1d(30, 30, kernel_size=(7,), stride=(1,), padding=(6,)) ) ) (norm): LayerNorm() ) (fc): Linear(in_features=2400, out_features=5, bias=True) ) Traceback (most recent call last): File "train_last.py", line 91, in <module> main(config, fold_id) File "train_last.py", line 56, in main trainer = Trainer( TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'metrics' 什么意思 给出的代码运行不了

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