深度学习第一步——数据格式转换(附代码下载)

深度学习之格式转换笔记(一):模型文件pt转onnx转tensorrt格式实操成功 常见的模型文件包括后缀名为.pt,.pth,.pkl的模型文件,而这几种模型文件并非格式上有区别而是后缀不同而已,保存模型文件往往用的是torch.save(),后缀不同只是单纯因为每个人喜好不同而已。通常用的是pth和pt。 保存: orch.save(model.state_dict(), mymodel.pth)#只保存模型权重参数,不保存模型结构 调用: model = My_model(*args, **kwargs) #这里需要重新模型结构, pthfile = r’绝对路径’ loaded_ 阅读详情

前几天有个网友问我,自学深度学习需要机器学习基础吗?

我的回答是先把深度学习的项目跑起来吧,从项目中去学习。

GitHub有非常多的深度学习框架和开源数据集,比较常用的有COCO数据集和VOC数据集,但有个问题是不同的深度学习项目有不同的输入数据格式,比如COCO数据集是json的文件格式,VOC数据集是xml的数据格式,有些项目也需要txt的数据格式。

理解json和xml数据格式的表示方法,是进行高效数据格式转换的前提。

本文分享了 json转 txt,json转xml,xml转json的代码:

json转txt(json_to_txt.py):

结果:

json转xml的代码(json_to_xml.py)

结果:

xml转json代码(xml_to_json.py)

根据感兴趣的类,生成特定的xml文件和txt文档,代码请参考文件json_to_xml_choices.py和json_to_txt_choices.py

对xml和json数据格式不是很了解的,建议调试跑一遍代码,应该就能很好的理解了,小编所编写的代码由于时间的关系,可能会存在bug,可以在代码的基础上进行优化,欢迎交流。

代码获取方式:

1. 扫码下方二维码,

2. 后台回复 “json",获取下载链接

预训练PDF数据格式转换 本文主要介绍了预训练PDF数据格式转换,希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. PDF数据格式转换 阅读详情

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