def infer_stream(): import json import requests import sseclient payload = {"session": [], "query": "什么是云计算?", "soft_min_length": 16} session = requests.Session() url = f'http://121.46.232.162:19000/infer_stream' headers = {'Content-Type': 'application/json'} event_source = sseclient.SSEClient(url, json=payload, headers=headers, session=session) for event in event_source: if event.event not in {'finished', 'new_message'}: continue data = json.loads(event.data) print(data) if data["finished"]: break if __name__ == '__main__': infer_stream()

时间: 2024-04-20 18:26:03 浏览: 11
这段代码是一个示例,用于通过发送HTTP请求与ChitGPT进行对话。它使用了Python的requests库和sseclient库来处理服务器发送事件(Server-Sent Events)。在这个示例中,它发送了一个包含会话、查询和最小回复长度的JSON请求,并通过循环迭代服务器发送的事件,将返回的数据打印出来。当服务器发送"finished"事件时,循环终止。 需要注意的是,这段代码中的URL地址和其他参数可能需要根据你的实际情况进行更改。此外,确保你已经正确安装了requests和sseclient库。
相关问题

from ..seal_infer import run ImportError: attempted relative import with no known parent package

根据提供的引用内容,出现了一个错误信息:ImportError: attempted relative import with no known parent package。这个错误通常发生在相对导入时,没有找到已知的父包。相对导入是指在同一包中的模块之间进行导入。 解决这个错误的方法是确保在相对导入时,已知父包的存在。可以通过以下几种方法来解决这个问题: 1. 使用绝对导入:可以使用绝对导入来替代相对导入。绝对导入是指从项目的根目录开始导入模块,而不是从当前模块所在的包开始导入。例如,如果要导入名为`run`的模块,可以使用以下语法: ```python from package_name.subpackage_name.seal_infer import run ``` 其中,`package_name`和`subpackage_name`是模块所在的包和子包的名称。 2. 添加父包路径:如果相对导入的模块位于父包中,可以在导入之前将父包的路径添加到`sys.path`中。例如,如果要导入名为`run`的模块,可以使用以下代码: ```python import sys sys.path.append("..") # 添加父包路径 from seal_infer import run ``` 这样就可以在相对导入时找到父包。 3. 设置`PYTHONPATH`环境变量:可以将父包的路径添加到`PYTHONPATH`环境变量中。这样,在导入模块时,Python会在`PYTHONPATH`中查找模块所在的包。例如,在命令行中执行以下命令: ```shell export PYTHONPATH=/path/to/parent_package:$PYTHONPATH ``` 然后,在代码中可以直接使用相对导入: ```python from ..seal_infer import run ``` 请注意,根据具体情况选择适合的解决方法。如果以上方法都无法解决问题,可能需要检查代码结构和包的组织方式,确保正确设置了父包和子包的关系。

from ..seal_infer import * ImportError: attempted relative import with no known parent package

这个错误是由于相对导入时没有找到已知的父包导致的。相对导入是指在Python中使用相对路径导入模块,而不是使用绝对路径。在相对导入中,需要明确指定父包的名称,以便正确地解析相对路径。 解决这个错误的方法是确保在相对导入语句中指定了正确的父包名称。如果没有明确的父包,可以考虑使用绝对导入或修改项目的目录结构。 以下是一个示例,演示了如何正确使用相对导入: ```python from package1.package2.seal_infer import * ``` 请注意,上述示例中的"package1"和"package2"是实际的包名称,你需要根据你的项目结构进行相应的修改。

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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

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