indexed_gzip Python库发布新版

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0 下载量 129 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 2.9MB ZIP 举报
这个库提供了对多行文本文件的高效读取能力，这在处理大型GZIP压缩文件时尤其有用。使用indexed_gzip，用户可以快速定位到GZIP文件中的特定部分，而无需完全解压整个文件，从而大幅提高处理速度和效率。 在Python中，文件操作是非常常见的，尤其是对于需要处理大量日志文件或大型数据集的应用程序。传统的GZIP压缩文件通常需要按顺序解压整个文件才能访问其中的数据，这个过程既耗时又消耗资源。indexed_gzip库通过构建GZIP文件的索引来解决这个问题，允许开发人员随机访问GZIP文件中的任何部分，这样可以只解压文件的一部分，而不必等待整个文件解压完成。 这个库通常与Python 3.9版本配合使用，它支持32位i686架构的Linux操作系统。文件的全名是indexed_gzip-1.6.0-cp39-cp38-manylinux1_i686.whl，表明这个库是针对Python 3.9版本进行编译和打包的，适用于多版本Linux系统。'cp'表示这个包兼容Python的CPython解释器，'manylinux1'指的是这个包是针对使用GNU/Linux系统的用户编译的，并且遵循了PEP 513标准，这是一个针对旧版Linux系统（比如CentOS 6、Ubuntu 14.04）的兼容性规范。 indexed_gzip库之所以受到重视，是因为它对于数据密集型应用非常有用，比如日志分析、大型数据集处理等。在这些场景下，快速访问特定数据是一项关键需求。对于数据分析师、数据科学家和软件工程师等职业来说，indexed_gzip提供了一种比传统方法更高效的数据处理方式。 通过使用这个库，开发者可以编写代码来创建索引或直接利用已经创建的索引。索引一旦建立，就可以方便地进行随机访问和高效的数据提取。在处理数据时，如果仅需读取文件的某些部分，可以避免解压整个文件，从而节省计算资源和时间。这在处理大型日志文件时尤其有益，例如，可以迅速定位和分析特定时间段的日志条目，而无需解压整个文件。 该库的使用需要一定的Python编程基础，并且熟悉文件操作和数据处理的相关知识。开发者在使用之前需要确保其环境中已安装了pip包管理器，这是Python的包安装工具，允许用户轻松安装和管理Python包。安装indexed_gzip库非常简单，只需要使用pip命令即可完成安装，例如： ```python pip install indexed_gzip-1.6.0-cp39-cp39-manylinux1_i686.whl ``` 安装完成后，开发者就可以在自己的项目中引用并使用indexed_gzip库的功能了。这个库在后端开发中非常有用，后端开发者在处理文件和数据时，经常需要操作大型文件和复杂的数据集，indexed_gzip的引入为他们提供了一种更快速和高效的方法。"

PyPI 官网下载 | indexed_gzip-1.6.0-cp39-cp39-manylinux1_i686.whl

2022-01-05 上传
资源来自pypi官网。 资源全名：indexed_gzip-1.6.0-cp39-cp39-manylinux1_i686.whl

Python库 | indexed_gzip-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl

2022-02-16 上传
Python库indexed_gzip-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl是一个专为Python开发者设计的高效压缩数据处理工具，尤其适用于处理大型gzip压缩文件。这个库的核心功能在于提供对gzip文件的随机访问能力，使得在...

Python库 | indexed_gzip-0.6.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl

2022-02-16 上传
标题中的"indexed_gzip-0.6.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl"是一个Python库的发行版本，它专注于处理gzip压缩的文件并提供索引功能。这个特定的版本是0.6.1，适用于Python 2.7解释器（cp27表示Python 2.7，cp27...

import random import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import torch from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel # 选择 top-k 的函数的实现， def select_top_k(predictions, k=10): predicted_index = random.choice( predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) # 读取 GPT-2 预训练模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() total_predicted_text = text n = 100 # 预测过程的循环次数 for _ in range(n): with torch.no_grad(): outputs = model(tokens_tensor) predictions = outputs[0] predicted_index = select_top_k(predictions, k=10) predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index]) total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) if '<|endoftext|>' in total_predicted_text: # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 break indexed_tokens += [predicted_index] tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) print(total_predicted_text)注释代码，并说明实现的功能

227 浏览量
predicted_index = random.choice(predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

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1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、频带数量和信号长度等。其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束...

# Basic options parser.add_argument("-style_image", help="Style target image", default='examples/inputs/seated-nude.jpg') parser.add_argument("-style_blend_weights", default=None) parser.add_argument("-content_image", help="Content target image", default='examples/inputs/tubingen.jpg') parser.add_argument("-image_size", help="Maximum height / width of generated image", type=int, default=450) parser.add_argument("-gpu", help="Zero-indexed ID of the GPU to use; for CPU mode set -gpu = c", default=0) # Optimization options parser.add_argument("-content_weight", type=float, default=5e0) parser.add_argument("-style_weight", type=float, default=1e2) parser.add_argument("-normalize_weights", action='store_true') parser.add_argument("-normalize_gradients", action='store_true') parser.add_argument("-tv_weight", type=float, default=1e-3) parser.add_argument("-num_iterations", type=int, default=1000) parser.add_argument("-init", choices=['random', 'image'], default='random') parser.add_argument("-init_image", default=None) parser.add_argument("-optimizer", choices=['lbfgs', 'adam'], default='lbfgs') parser.add_argument("-learning_rate", type=float, default=1e0) parser.add_argument("-lbfgs_num_correction", type=int, default=100) # Output options parser.add_argument("-print_iter", type=int, default=50) parser.add_argument("-save_iter", type=int, default=100) parser.add_argument("-output_image", default='out.png')这段代码是什么意思？

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这段代码是一个命令行参数解析器（parser），用于解析用户在命令行中输入的参数。它定义了一系列可用的选项和默认值，用于控制图像样式迁移算法的行为。下面是每个参数的含义： - `-style_image`: 指定样式目标图像...

解释下 indexed_codecs_.insert(std::make_pair(codec_index, codec_config));

2023-06-13 上传
这是一行 C++ 代码，作用是向名为 indexed_codecs_ 的 std::map 容器中插入一个键值对，其中键为 codec_index，值为 codec_config。具体来说，std::make_pair(codec_index, codec_config) 创建了一个 std::pair 对象...

indexed_tokens.append(self.word2id['[unk]']) typeerror: list indices must be

136 浏览量
然后检查返回的整数值是否为-1，如果不为-1，则将该整数值添加到`indexed_tokens`列表中。 这样就可以避免类型错误，并成功运行该行代码。当然，具体解决方案可能根据实际代码和需求而有所不同。以上仅为一种可能的...

示例报错了Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 14, in <module> padded_text = torch.nn.utils.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True) AttributeError: module 'torch.nn.utils' has no attribute 'pad_sequence'

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vocab = {"<PAD>": 0, "I": 1, "love": 2, "PyTorch": 3} # 编码文本 indexed_text = [vocab[word] for word in text] # 序列填充 padded_text = F.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True)...

还是不行，Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> padded_text = F.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'pad_sequence'

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vocab = {"<PAD>": 0, "I": 1, "love": 2, "PyTorch": 3} # 编码文本 indexed_text = [vocab[word] for word in text] # 序列填充 padded_text = rnn_utils.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_...
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