从神经网络导出输出答案

【问题标题】：Exporting Outputs from a Neural Network从神经网络导出输出
【发布时间】：2019-01-14 04:05:48
【问题描述】：

我在 Tensorflow 中构建了一个神经网络，并希望将输出导出到一个文本文件中。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一个文本文件中，但是这样做有困难，因为当我运行它时，我需要将它放入某种类型的对象中，然后无法导出这些对象中的任何一个：例如：

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)

上面的代码采用 ndarrays 并将它们放入一个列表中，最初我尝试将它们附加到另一个 ndarray 但是当我这样做时它给了我错误

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

列表是我能找到的唯一可以将 ndarray 导出到的东西。但是，一旦我将它放在列表中，我就无法导出它，因为它必须使用上述方法导出为字符串。如果我然后尝试将它放入一个循环并一次导出一行，它说它不能像那样导出 ndarrays。那么有人知道将模型结果导出到文本文件中的更好方法吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy tensorflow

【解决方案1】：

一个有用的函数可能是numpy.savetxt（见documentation）：

这可以在您的代码中实现如下：

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)

您还可以使用可选参数delimeter，以防您希望您的值以逗号分隔而不是默认的空格分隔。

如果创建许多小文件无济于事，并且您希望拥有一个大文本文件，则可以像在代码中那样将 numpy 数组聚合到列表中，然后执行以下操作：

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

【讨论】：

谢谢 Alexander 我确实想要它作为一个文件，并稍微修改了您的结果以导出它。我忘记添加的一件事是它是三维的，因为数据的原始行被分成 32 个批次，因此还必须重塑数组。因为它不会导出一个三维数组。

【解决方案2】：

感谢 Alexander Liptak 向我展示了如何使用 np.asarray() 将列表转换为 ndarray 并使用 np.savetxt() 导出数组。但我还需要重新塑造它，因为它是 3D 的，因为原来的行被分成 32 个批次。所以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=",")

【讨论】：