Al reproducir Sketchmate, encontré algo llamado archivo npy:
alpha = 0.001
cf_class = torch.from_numpy(np.load("center_feature_ssn.npy"))
cf_class = cf_class.to(device=device, dtype=torch.float32)
El método torch.from_numpy() se entiende bien, que consiste en convertir la matriz en un tensor. Quería ver el contenido de este archivo, pero no hay software para abrir este archivo .npy. Más tarde, aprendí que el contenido del archivo npy se puede leer y ver a través de simples impresiones de carga e impresión. Ahora regístrelo:
# 导入所需的包
import torch
import numpy as np
# 导入npy文件路径位置
cf_class = torch.from_numpy(np.load("center_feature_ssn.npy"))
print(cf_class) # 输出文件
print(cf_class.shape) # 输出张量形状
print(type(cf_class)) # 输出格式producción:
tensor([[ 0.0000e+00, 8.4585e-03, 0.0000e+00, ..., 9.3659e+01,
-4.3256e+01, -2.0462e+01],
[ 0.0000e+00, 1.0637e-02, 0.0000e+00, ..., 8.8363e+01,
-4.4654e+01, -1.8992e+01],
[ 0.0000e+00, 2.2176e-02, 0.0000e+00, ..., 9.5005e+01,
-4.1959e+01, -2.2259e+01],
...,
[ 0.0000e+00, 1.0582e-02, 0.0000e+00, ..., 9.1089e+01,
-4.5272e+01, -1.7538e+01],
[ 0.0000e+00, 3.6281e-02, 0.0000e+00, ..., 9.4309e+01,
-4.2236e+01, -2.1581e+01],
[ 0.0000e+00, 1.0220e-01, 0.0000e+00, ..., 7.3616e+01,
-5.1074e+01, -1.1483e+01]])
torch.Size([40, 2088])
<class 'torch.Tensor'>Indica que en su interior está guardado un tensor de forma (40, 2088).
Los archivos .npy son binarios específicos de numpy. Al usar el modelo entrenado, el archivo npy puede guardar el modelo. Los archivos npy también pueden leer pesos preentrenados.
Archivo adjunto: Referencia del código fuente de reproducción de Sketchmate:
tosmaster/imagevision (github.com) 
https://github.com/tosmaster/imagevision#readme