xml 转换conf 基于python

本文介绍了如何使用Python进行XML到CONF配置文件的转换。通过示例代码详细展示了转换过程,帮助读者理解如何处理XML数据并将其转换为CONF格式。

话部多说,xml格式如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<conf>
<nova>192.168.0.1</nova>
<glance>192.168.0.2</glance>
<keystone>192.168.0.3</keystone>
</conf>

conf文件如下:

[service_ip_list]
keystone = X.X.X.X
nova = X
glance = X

需要提取xml中的属性和值替换掉conf中的对应的配置,转换程序是用python写的

#-*-coding:utf-8-*-
from xml.dom import minidom
doc = minidom.parse("conf.xml")
conf_elements=doc.getElementsByTagName("conf")[0]

nova=conf_elements.getElementsByTagName("nova")[0]
#print nova.nodeName, nova.childNodes[0].nodeValue

glance=conf_elements.getElementsByTagName("glance")[0]
#print glance.nodeName, glance.childNodes[0].nodeValue

keystone=conf_elements.getElementsByTagName("keystone")[0]
#keystone_ip=keystone.childNodes[0].nodeValue
#print keystone.nodeName, keystone.childNodes[0].nodeValue

import ConfigParser
import string,os,sys

cf=ConfigParser.ConfigParser()
cf.read("ip-list.conf")
cf.set("service_ip_list","keystone",keystone.childNodes[0].nodeValue)
cf.set("service_ip_list","nova",nova.childNodes[0].nodeValue)
cf.set("service_ip_list","glance",glance.childNodes[0].nodeValue)
fh=open("ip-list.conf",'w')
cf.write(fh)
fh.close()


<think>好的,我现在要处理用户关于如何使用PythonOpenVINO进行YOLOv5批量推理的问题。首先,我需要回忆一下之前用户提到的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。 用户提供的引用[1]主要涉及YOLOv5的环境安装配置,比如创建conda环境、安装PyTorch克隆YOLOv5仓库。这可能对设置环境有帮助,但用户现在的问题是关于批量推理的,所以这部分可能不是直接相关的,但需要确保环境正确配置。 引用[2]提到了将YOLOv5预训练模型转换为OpenVINO的IR模型时遇到的错误,提示使用wcstombs_s代替不安全的函数。这可能说明用户在转换模型时需要注意某些编译选项,比如定义_CRT_SECURE_NO_WARNINGS来避免警告或错误。不过用户现在的问题是关于批量推理的代码示例,所以可能需要关注如何在Python中使用OpenVINO进行推理。 接下来,我需要考虑用户的具体需求:使用PythonOpenVINO进行YOLOv5的批量推理。可能的步骤包括模型转换、加载IR模型、处理批量输入、执行推理以及后处理。 首先,模型转换部分,用户需要将YOLOv5的PyTorch模型导出为ONNX格式,再使用OpenVINO的模型优化器转换为IR模型。这里需要确保转换命令正确,比如指定输入形状,可能包括批量大小。例如,使用--batch参数设置批量大小,如--batch 4,这样生成的IR模型支持批量输入。 然后,在Python代码中,使用OpenVINO的IECore加载IR模型,创建推理请求。需要注意输入数据的预处理,将多个图像数据组合成一个批处理张量。预处理可能包括调整大小、归一化、转换维度顺序等。 接下来是推理执行部分,将批处理数据输入到模型中,获取输出。对于YOLOv5,输出后处理包括非极大值抑制(NMS)来过滤检测框,这部分需要根据批量处理的结果进行调整,确保每个图像的结果正确解析。 另外,用户可能关心性能优化,比如异步推理、多设备支持等,但用户当前的问题主要是示例代码,所以可能先提供基础代码,再提及优化方法。 需要检查用户是否已经正确转换了支持批处理的模型。如果用户在转换时没有指定批量大小,可能需要在代码中显式设置输入形状,比如使用reshape方法调整输入层的尺寸为(batch_size, channels, height, width)。 在编写示例代码时,要确保步骤清晰:加载模型、准备输入、推理、后处理。同时,处理批量输入时,可能需要使用循环来读取多张图像,或者使用列表来收集多个预处理后的图像,再组合成批次。 可能的注意事项包括内存管理,尤其是处理大批量时;输入数据的内存布局是否符合OpenVINO的要求;以及后处理时如何按批次处理输出张量。 最后,根据用户之前的引用,错误提示可能与C++代码相关,但用户现在使用Python,可能不需要处理这些警告。不过需要确保Python环境的依赖项正确安装,比如OpenVINO的Python包。 总结步骤: 1. 转换YOLOv5模型到ONNX,再转为OpenVINO IR格式,指定批量大小。 2. 使用OpenVINO的Python API加载IR模型。 3. 预处理多个图像,组合成批次输入。 4. 执行推理,处理批量输出。 5. 后处理,包括NMS,按批次提取结果。 现在需要将这些步骤转化为具体的代码示例,并解释关键部分,确保用户能够理解并应用。</think>以下为基于PythonOpenVINO实现YOLOv5批量推理的完整示例: ### 一、模型转换准备 1. 导出ONNX模型(需指定动态批量) ```bash python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --batch 1..4 # 支持1-4的动态批次 ``` 2. 转换为OpenVINO IR格式 ```bash mo --input_model yolov5s.onnx --input_shape [1..4,3,640,640] --output_dir ir_model ``` ### 二、Python推理代码 ```python import cv2 import numpy as np from openvino.runtime import Core class YOLOv5BatchInference: def __init__(self, model_path, batch_size=4): self.ie = Core() self.net = self.ie.read_model(model=model_path) # 设置动态批次维度(可选) self.net.reshape({'images': [batch_size, 3, 640, 640]}) self.exec_net = self.ie.compile_model(self.net, "CPU") self.output_layer = self.exec_net.output(0) self.batch_size = batch_size def preprocess(self, image_paths): batch_images = [] for path in image_paths: img = cv2.imread(path) img = cv2.resize(img, (640, 640)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) # HWC->CHW img = img[np.newaxis, ...] # 添加批次维度 batch_images.append(img) # 合并批次维度 [N,C,H,W] return np.concatenate(batch_images, axis=0).astype(np.float32) / 255.0 def detect(self, batch_input): # 执行推理 results = self.exec_net([batch_input])[self.output_layer] # 后处理(包含批量维度处理) return self.postprocess(results) def postprocess(self, outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5): # outputs形状: [batch_size, num_detections, 85] batch_detections = [] for batch_idx in range(outputs.shape[0]): detections = outputs[batch_idx] # 应用置信度阈值 mask = detections[..., 4] > conf_thres detections = detections[mask] # NMS处理 boxes = detections[..., :4] scores = detections[..., 4] indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes.tolist(), scores.tolist(), conf_thres, iou_thres) batch_detections.append(detections[indices]) return batch_detections # 使用示例 if __name__ == "__main__": detector = YOLOv5BatchInference("ir_model/yolov5s.xml", batch_size=4) # 准备批量输入 image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg", "image4.jpg"] batch_data = detector.preprocess(image_paths) # 执行推理 results = detector.detect(batch_data) # 处理结果 for i, detections in enumerate(results): print(f"Image {i+1} detected {len(detections)} objects") ``` ### 关键点说明: 1. **动态形状支持**:通过`--batch 1..4`参数导出时允许动态批次,实际推理时可通过`reshape()`动态调整输入维度[^1] 2. **内存优化**: ```python # 使用共享内存提升性能 shared_input = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=batch_data.nbytes) shared_array = np.ndarray(batch_data.shape, dtype=batch_data.dtype, buffer=shared_input.buf) np.copyto(shared_array, batch_data) ``` 3. **异步推理模式**(可选): ```python # 创建推理请求队列 infer_queue = AsyncInferQueue(exec_net, 4) # 并行4个请求 infer_queue.set_callback(completion_callback) for i in range(0, len(images), batch_size): infer_queue.start_async({0: batch_data}) ``` ### 性能优化建议: 1. 使用`CPU_THROUGHPUT_AUTO`配置提升吞吐量: ```python config = {"PERFORMANCE_HINT": "THROUGHPUT"} exec_net = ie.compile_model(model=net, device_name="CPU", config=config) ``` 2. 启用多设备推理(需安装对应驱动): ```python exec_net = ie.compile_model(model=net, device_name="MULTI:CPU,GPU.0") ``` ### 常见问题处理: 1. **输入维度不匹配**:检查模型转换时的`--input_shape`参数是否包含动态批次维度 2. **内存溢出**:适当减小`batch_size`,可通过`get_property('OPTIMAL_NUMBER_OF_INFER_REQUESTS')`获取建议值 3. **预处理对齐**:确保输入数据归一化范围(0-1)与YOLOv5训练设置一致
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