npy文件生成data.npy和labels.npy

时间: 2024-04-09 11:28:23 浏览: 376
要生成data.npy和labels.npy文件,您需要将数据和标签整理成相应的形式,并使用numpy库将它们保存为.npy文件。以下是一个示例代码: ```python import numpy as np # 假设您有两个列表,data和labels,分别存储了数据和对应的标签 data = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])] labels = ['label1', 'label2', 'label3'] # 将数据和标签转换为numpy数组 data = np.array(data) labels = np.array(labels) # 保存数据和标签为.npy文件 np.save('data.npy', data) np.save('labels.npy', labels) ``` 在这个示例代码中,我们假设您有两个列表:data和labels,分别存储了数据和对应的标签。首先,我们将它们转换为numpy数组。然后,使用np.save()函数将数据和标签保存为.npy文件。在保存时,您可以指定文件名,如"data.npy"和"labels.npy"。 请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体情况来整理数据和标签,并适当调整代码。
相关问题

如何制作data.npy和labels.npy

制作 `data.npy` 和 `labels.npy` 文件需要准备好高光谱图像数据集和对应的标签。 假设你已经准备好了一个高光谱图像数据集,每个样本都是一个大小为 `(height, width, bands)` 的三维数组(其中 `height` 和 `width` 分别表示图像的高和宽,`bands` 表示每个像素点的波段数量)。同时,你也准备好了对应的标签,每个样本都有一个整数标签。 现在,你可以使用 `numpy` 库将数据集和标签保存到 `data.npy` 和 `labels.npy` 文件中。具体步骤如下: ```python import numpy as np # 加载数据集和标签 data = ... # 加载高光谱图像数据集,大小为 (num_samples, height, width, bands) labels = ... # 加载对应的标签,大小为 (num_samples,) # 保存数据集和标签到文件 np.save('data.npy', data) np.save('labels.npy', labels) ``` 保存后,你可以使用 `np.load()` 函数来加载这些数据: ```python import numpy as np # 加载数据集和标签 data = np.load('data.npy') labels = np.load('labels.npy') ``` 这样,你就可以使用上一段代码中的 TensorFlow 代码来训练和评估高光谱图像分类模型了。

其中的train_labels.npy和train_data.npy

train_labels.npy和train_data.npy是用于训练机器学习模型的数据文件。train_data.npy包含训练数据的特征,train_labels.npy包含相应的标签或输出。 通常,在机器学习中,我们将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。train_data.npy和train_labels.npy文件包含的数据通常是训练集的一部分。 这些文件通常是使用Python中的NumPy库创建的。在训练模型之前,我们需要将原始数据处理成NumPy数组形式,然后将其保存到.npy文件中供训练使用。
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#data_preprocessing.py import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载已有的processTarget函数 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) try: csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None).iloc[:, :3].values if len(csv_data) == 0 or csv_data.shape[1] < 3: print(f"Skipping invalid file {filename}.") continue data_list.append(csv_data.flatten()) # 展平成一维向量以便处理 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) except Exception as e: print(f"Error processing {file_path}: {e}") X = np.array(data_list) y = np.array(label_list) if len(X) != len(y): raise ValueError("Data and labels do not match!") return X, y if __name__ == "__main__": # 获取原始数据和标签 X, y = processTarget() # 数据集按比例划分 (train:val:test = 8:1:1) X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.1, random_state=42, stratify=y ) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=0.111, random_state=42, stratify=y_train_val ) # 剩余90%再分成8:1 # 存储结果到本地文件方便后续使用 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('y_train.npy', y_train) np.save('X_val.npy', X_val) np.save('y_val.npy', y_val) np.save('X_test.npy', X_test) np.save('y_test.npy', y_test) print("Dataset split completed.")这是我用于将一个数据集划分为训练集,测试集和验证集的代码,可以给出基于此代码继续用DEEP DOMAIN CONFUSION处理该数据集的代码吗,要求:划分数据集和DDC分为两个代码文件,DDC中可以显示处理结果

import torch import os import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from UNet_3Plus import UNet_3Plus_DeepSup from dataset import NumpyDataset from torch.amp import GradScaler,autocast # 数据路径 samples_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\训练集\noisy_npy' labels_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\训练集\normalized_npy' # test_samples_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\测试集2\noisy_npy' # test_labels_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\测试集2\normalized_npy' # 创建完整数据集 train_dataset = NumpyDataset(samples_dir, labels_dir) # test_dataset = NumpyDataset(test_samples_dir, test_labels_dir) # 创建 DataLoader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) test = np.load(r"D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\data\noisy_data.npy") test = torch.tensor(test, dtype=torch.float32) test = test.unsqueeze(0).unsqueeze(0) clean = np.load(r"D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\data\clean_data.npy") clean = torch.tensor(clean, dtype=torch.float32) clean = clean.unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 初始化网络 model = UNet_3Plus_DeepSup(in_channels=1, n_classes=1) # 选择优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) # 设置损失函数 criterion_mse = torch.nn.MSELoss() # 训练参数 num_epochs = 500 # AMP 训练 scaler = GradScaler() # 初始化保存训练和测试损失、SNR的变量 train_losses = [] test_losses = [] snr_values = [] # 初始化模型保存文件夹 model_dir = "U_Net3+_model_3_25" os.makedirs(model_dir, exist_ok=True) # 计算信噪比(SNR)的函数 def calculate_snr(predictions, targets): noise = predictions - targets signal_power = torch.mean(targets**2) noise_power = torch.mean(noise**2) return 10 * torch.log10(signal_power / noise_power) # 将模型和数据迁移到设备(GPU 或 CPU) device_type = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" device = torch.device(device_type) model = model.to(device) # 训练和测试循环 for epoch in range(num_epochs): model.train() train_loss = 0.0 for inputs, targ

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