各种python数据类型保存成文件

一. list

1. 保存为TXT文件

file= open('log.txt', 'w')  
    for fp in list_log:
        file.write(str(fp))
        file.write('\n')
file.close()

**2. 读取 **

file=open('log.txt', 'r')
list_read = file.readlines()

二. numpy

1. 保存为.npy数组

import numpy as np
numpy_array = np.array([1,2,3])
np.save('log.npy',numpy_array )

2. 读取.npy数组

import numpy as np
numpy_array = np.load('log.npy')

3. 保存.pickle文件

import numpy as np
import pickle
numpy_array = np.array([1,2,3])
file = open('log.pickle', 'wb')
pickle.dump(numpy_array, file)
file.close()

4. 读取.pickle文件

import pickle
numpy_array = pickle.load(open('Data/name_melspectrogram_128_dict.pickle', 'rb'))

三. torch

1. 保存模型参数为.pt

## 这里要注意最后一个参数的使用，pytorch1.6或更高的版本后默认使用zip文件格式来保存权重文件，导致这些权重文件无法直接被1.5及以下的pytorch加载；
## 使用此参数可以将权重文件转为非zip格式
import torch
torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pt',_use_new_zipfile_serialization=False)

2. 加载模型参数

import torch 
state_dict=torch.load('checkpoint.pt') 

注意： 参数保存与加载中会遇到一些问题，详见下面的博客
深度模型参数save & load 遇到的各种问题