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 13:26:03 浏览: 172
ZIP

RSeQC.infer_experiment:RSeQC.infer_GenePattern的实验包装器

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。
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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 = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() 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='./archive_test/alexandrite_18.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")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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