先open，再pickle.load()，再列印輸出。
import pickle
f =open
(pickle_data_path,
'rb'
) #pickle_data_path為.pickle檔案的路徑；
info = pickle.
load
(f)print
(info)
f.close
() #別忘記close pickle檔案
open
(file_path, rb) #以二進位制格式開啟乙個檔案用於唯讀。
open
(file_path, r) #以唯讀方式開啟檔案。
程式ｄｅｂｕｇ執行到這一行時，在變數顯示框內，會有ｐｉｃｋｌｅ檔案的詳細資訊：
神經網路訓練出的模型可以.pickle格式儲存。pickle模組可以將資料序列化（dump操作）以便於儲存，一般會將資料序列化為二進位制資料流，所以open讀取的時候加上引數rb，以二進位制方式開啟。
機器學習 利用pickle載入cifar檔案
然後奉獻 def load cifar10 root 載入cifar全部資料 xs ys for b in range 1,2 f os.path.join root,data batch d b,x,y load cifar batch f 將所有batch整合起來 xtr np.concaten...
python中的pickle模組
它可以序列化 物件並儲存到磁碟中，並在需要的時候讀取出來，任何物件都可以執行序列化操作。那麼什麼又是序列化呢？簡單來說，序列化就是用來處理物件流的機制。所謂物件流也就是將物件的內容進行流化，流的概念這裡不用多說 就是i o 我們可以對流化後的物件進行讀寫操作，也可將流化後的物件傳輸於網路之間 注 要...
Pyhthon中的Pickle模組
在機器學習中，我們常常需要把訓練好的模型儲存起來，這樣在進行決策時直接將模型讀出，而不需要重新訓練模型，這樣就大大節約了時間。python提供的pickle模組就很好地解決了這個問題，它可以序列化物件並儲存到磁碟中，並在需要的時候讀取出來，任何物件都可以執行序列化操作。pickle模組中最常用的函式...