python 本地化 local

本文深入探讨了Python中locale模块的功能,展示了如何使用该模块进行基于本地化的数字和字符串格式化,包括整数和浮点数的格式化示例。通过实际代码演示了locale设置对数值转换的影响,并解释了其与int、float等标准转换函数的区别。

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locale 模块提供了 C 本地化( localization )函数的接口, 如 Example 8-1 所示. 同时提供相关函数, 实现基于当前 locale 设置的数字, 字符串转换. (而 int , float , 以及 string 模块中的相关转换函数不受 locale 设置的影 响.) 

#! /usr/bin/env python
# encoding=utf8
import locale
print("locale", "=>", locale.setlocale(locale.LC_ALL, ""))
# integer formatting
value = 4711
print(locale.format_string("%d", value, 1), "==",)
print(locale.atoi(locale.format_string("%d", value, 1)))
# floating point
value = 47.11
print(locale.format_string("%f", value, 1), "==",)
print(locale.atof(locale.format_string("%f", value, 1)))
info = locale.localeconv()
print(info["int_curr_symbol"])

输出:

locale => Chinese (Simplified)_China.936
4,711 ==
4711
47.110000 ==
47.11
CNY

  

转载于:https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/9723622.html

### 如何在Python中调用本地化的大规模模型 为了在Python环境中成功调用并运行已本地化的大型机器学习模型,通常涉及几个核心组件和技术栈的选择。这里提供一种基于PyTorch框架的方法来加载和预测大规模预训练模型。 #### 安装必要的库 首先确保安装了所需的依赖项,特别是`torch`以及可能需要的其他特定于模型的数据处理工具包: ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载本地模型进行推理 下面是一个简单的例子展示如何从磁盘读取一个已经下载好的BERT模型,并执行文本分类任务: ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch # 初始化分词器和模型实例 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./local_model_directory/tokenizer') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./local_model_directory/model') def predict(text_input): inputs = tokenizer(text_input, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() return predicted_class_id text_example = "This is an example sentence." prediction_result = predict(text_example) print(f"The prediction result is {prediction_result}") ``` 此代码片段展示了如何通过指定路径加载存储在本地文件系统的预训练权重[^1]。注意这里的`./local_model_directory/`应该替换为实际保存有模型参数的具体位置。 对于更复杂的应用场景,比如当涉及到自定义架构或特殊配置时,则需参照具体项目的文档来进行调整。
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