matlab工作空间,变量的保存和载入

对于工作空间中变量的保存和载入可以使用save和load命令,详细的使用方法通过help指令获取(help save,help load)。

?两条指令最常用的情况为:

1、% 保存整个工作空间至指定的mat文件FILE_PATH_NAME,如E:workspace.mat

% 若已经存在同名的mat文件,该文件会被覆盖重写而不是追加

  save FILE_PATH_NAME

2、% 保存指定的变量至指定的mat文件FILE_PATH_NAME

% 若已经存在同名的mat文件,该文件会被覆盖重写而不是追加

  save FILE_PATH_NAME variable

3、% 保存指定的若干变量至指定的mat文件FILE_PATH_NAME

% 若已经存在同名的mat文件,该文件会被覆盖重写而不是追加

  save FILE_PATH_NAME variable1 variable2 variable3 ...

4、% 载入mat文件FILE_PATH_NAME中的所有变量至当前工作空间

% 若当前工作空间中有同名变量,则此同名变量会被载入变量覆盖

  load FILE_PATH_NAME

5、% 载入mat文件FILE_PATH_NAME中的指定变量至当前工作空间

% 若当前工作空间中有同名变量,则此同名变量会被载入变量覆盖

  load FILE_PATH_NAME variable

6、% 载入mat文件FILE_PATH_NAME中的若干指定变量至当前工作空间

% 若当前工作空间中有同名变量,则此同名变量会被载入变量覆盖

  load FILE_PATH_NAME variable1 variable2 variable3 ...

时间: 2024-08-02 23:57:14

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2015年 参加天池大数据竞赛 为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3 该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件. 我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下: 的源码如下: 说明

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我们通过tf.train.Saver()来保存和重载变量 实现是保存 # Create some variables. v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer) v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5], initializer = tf.zeros_initializer) inc_v1 = v1.assign(v1+1) de

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一:保存 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次100张照片 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

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