Сохранение выполнения записной книжки

Question

Есть ли способ сохранить выполнение определенного блока кода в записной книжке, чтобы мне не приходилось запускать его снова. И можно ли продолжить работу с остальным кодом после перезагрузки? Например,

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

(train_images1, train_labels), (test_images1, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# Normalize pixel values to be between 0 and 1
train_images, test_images = train_images1 / 255.0, test_images1 / 255.0

#My cnn model, upto the training
#Save upto here.

Могу ли я сохранить выполнение здесь для дальнейшего использования, то есть включая загруженные файлы и обученную модель.

Answer 1

Есть! Вы можете сохранить данные NumPy, используя numpy.save("train_images.npy", train_images), и загрузить их, используя train_images = numpy.load("train_images.npy"). При работе с ноутбуками просто поместите save и load в две разные ячейки и запустите любую ячейку, которая вам нужна.

Документация:

• save
• load

Существует множество вариантов, например savez для сохранения нескольких массивов в несжатом файле или savez_compressed для сжатых файлов.