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  1. python 解压pkl文件的方法

  2. 如下所示： import pickle with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='latin1') f.close() 以上这篇python 解压pkl文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:使用Python读写及压缩和解压缩文件的示例Python实现多级目录压缩与解压文件的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_38678406

  1. Python使用Pickle模块进行数据保存和读取的讲解

  2. pickle 是一个 python 中, 压缩/保存/提取 文件的模块，字典和列表都是能被保存的. 但必须注意的是python2以ASCII形式保存，而在python3中pickle是使用转换二进制的数据压缩方法保存数据 所以，在保存或者读取数据的时候，打开文件应该使用‘wb’ ‘rb’的方式 import pickle a = 'owoof' with open('111.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(a, file) 在Pickle模块中还有du

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38613173

  1. onnx-ml-demo:使用ONNX进行模型推理的演示-源码

  2. ONNX-ML演示 火车 使用综合数据训练模型： python3 train/train.py 模型文件将在models目录中生成。 推理 这将从models目录中加载模型，并对综合数据进行推断： python3 train/infer.py 使用ONNXRuntime转换模型并运行推理 scikit学习模型 转换模型 python3 converter/convert_basic.py models/scaler.pkl models/scaler.onnx python3 convert

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_42102358

  1. nanuda-源码

  2. 七田 Nanuda预测表情符号可以使用匹配您的文本。 所有这些有趣的功能都在使用和__前端构建的应用提供。 安装 将存储库克隆到本地计算机 确保您的回购主目录中有一个model.pkl文件（请随时索取该模型的最新版本） 使用以下命令在虚拟环境中安装项目要求 python3 -m venv .env source .env/bin/activate pip install -r requirements-dev.txt 用法 uvicorn webapp.serve:app --reload

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：211968
    • 提供者：weixin_42118423

  1. TransBTS:此仓库提供了TransBTS的官方代码-源码

  2. TransBTS：使用变压器的多模式脑肿瘤分割 此是的正式实现。 可以从获取多模式脑肿瘤数据集（BraTS 2019）。 转站 3D TransBTS的体系结构。 要求 的Python 3.7 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 泡菜 尼巴​​贝 数据预处理 从下载数据集后，需要进行数据预处理，这是将.nii文件转换为.pkl文件并实现日期归一化。 python3 preprocess.py 训练 在BraTS数据集上运行训练脚本。 分布式培训可用于培训建议的TransB

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_42139042

  1. it4853_nhom1-源码

  2. IT4853-Nhom 1 先决条件 python3-venv ElasticSearch实例 码头工人 安装 创建python虚拟环境： virtualenv .virtualenvs 安装python模块： .virtualenvs/bin/python -m pip install . 使用以下命令创建.env文件： ES_HOST=23.98.73.116:9200 ES_INDEX=news URLS_FILE=temp/urls.pkl FLASK_APP=flaskr/app

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：20480
    • 提供者：weixin_42099302

  1. 零镜头分类法使用表示学习的学习：论文代码库：使用表示学习的零镜头分类学的归纳：一项实证研究-源码

  2. 使用表示学习的零射流分类法归纳 本文的代码存储库：使用表示学习的零拍分类法归纳：一项实证研究 模组 1.改造嵌入 基于本文实现了改进：将 2.超类型分类器 要根据分类法创建训练数据，请使用以下命令， python3 createTrainingData.py --src_taxonomy= --out_file=.pkl 在哪里， =输入分类法文件路径。 分类文件的格式应与以下位置的Google产品分类相似： : =生成的用于训练超类型分类器模型的训练数据 要训​​练超类型分类器模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42141437

  1. 用python3读取python2的pickle数据方式

  2. 问题一：TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’ 解决：该问题属于Python3和Python2的字符串兼容问题，数据文件是在Python2下序列化的，使用Python3读取时，需要将‘str’转化为’bytes’。 picklefile=open('XXX.pkl','r') class StrToBytes: def __init__(self, fileobj): self.fileobj = fileobj

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38691220

  1. H1N1-Seasonal-Flu:H1N1数据分析-源码

  2. H1N1-季节性流感 设置 使用您的首选软件包激活虚拟环境。 （可选的） 安装运行代码所需的软件包： foobar:~ $ pip install -r requirements.txt 使用本地csv数据文件位置运行数据清理脚本 foobar:~ $ python3 data_cleaning.py data/H1N1_Flu_Vaccines.csv 现在访问已清理的数据以进行可视化/分析： pd . read_pickle ( 'data/data.pkl' ) 享受！ :g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42132325

  1. facenet-demo:功能包括：一，摄像头人脸检测，关键点检测。二，静态图人脸检测，关键点检测。三，人脸对准。四，人脸比较。五，人脸聚类-源码

  2. 面网演示 数据准备： ①lfw数据集（lfw），bdyun下载： 链接： : 提取码：2mhn 存放于facenet / data ②facenet预训练权重（20170512-110547.pb），bdyun下载： 链接： : 提取码：iqhm 存放于facenet / weight ③facenet预训练pkl文件（classifier.pkl）bdyun下载： 链接： : 提取码：oos2 存放于facenet / weight 运行环境 win10，python3.6.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42123296