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LGBM模型转换为PMML格式的Jar包

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  •      文件类型:JAR


简介:
该Jar包提供了一个便捷工具,用于将LightGBM训练好的机器学习模型导出为PMML格式,便于跨平台部署和应用。 lgbm模型可以转换为pmml格式的jar包,例如jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar。

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  • LGBMPMMLJar
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    该Jar包提供了一个便捷工具,用于将LightGBM训练好的机器学习模型导出为PMML格式,便于跨平台部署和应用。 lgbm模型可以转换为pmml格式的jar包,例如jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar。
  • sklearn-pmml-model:将PMMLScikit-learn估算器
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    sklearn-pmml-model 是一个能够把PMML格式机器学习模型转化为Scikit-learn兼容估计器的Python工具包,便于用户在单一框架内进行模型训练及应用。 sklearn-pmml-model 是一个将PMML模型解析为Scikit学习估计器的库。安装最简单的方法是使用pip:$ pip install sklearn-pmml-model。该库目前处于Alpha阶段,仅支持有限数量的模型。当前支持以下模型: - PMMLTreeClassifier - PMMLForestClassifier - PMMLLinearRegression
  • LightGBMPMML-机器学习
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    本文章介绍了如何将流行的梯度提升决策树框架LightGBM训练出的模型转换成PMML格式的过程与方法,便于在不同的平台和系统中部署和应用。 pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 是一个工具包,用于将LightGBM模型转换为PMML文件,并可以在Java程序中调用以实现在线评分功能。 使用方法如下: 1. 生成基础模型文件:在Python环境下训练完模型后,执行 `model.booster_.save_model(model.txt)`。 2. 转换为PMML格式:运行命令 `java -jar pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar --lgbm-input lgb_model.txt --pmml-output lgb_model.pmml`。 对于没有积分的同学,可以参考相关文档或教程自行完成转换过程。
  • 将YOLOV5OM脚本
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    这段简介可以这样描述: 该脚本旨在实现从PyTorch框架下的YOLOv5模型向OpenMind(假设OM代表OpenMind)计算图格式进行高效、准确地转换,以适应特定硬件平台的需求。 YOLOV5转换模型为om模型文件的脚本可以用于将YOLOV5训练好的模型格式转换成OM(Open Model)格式,以便在特定硬件平台上进行部署和推理。这一过程通常涉及使用相应的工具或库来读取YOLOV5的权重和其他配置信息,并输出符合目标平台要求的二进制文件或其他形式的模型文件。 具体实现时可能需要考虑以下几个方面: 1. 确保安装了必要的软件包,如OpenVINO Toolkit。 2. 使用适当的脚本或者命令行工具来执行转换操作。这通常包括指定输入和输出路径、选择正确的模型架构配置等步骤。 3. 验证生成的OM文件是否正确,并测试其在目标设备上的性能表现。 这样的转换过程能够帮助开发者更高效地利用YOLOV5进行实际应用开发,尤其是在需要跨平台部署的情况下非常有用。
  • 将H5.kmodel/.tflite/.pb
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    本教程详细介绍了如何将H5格式的深度学习模型转换为.kmodel、.tflite和.pb等不同框架所需的格式,便于跨平台部署。 针对K210或其他AI嵌入式设备提供代码转换服务,支持训练、优化及转化等相关内容,并实现端到端的模型训练和转换。
  • ONNXMLTools:支持将ONNX
    优质
    ONNXMLTools是一款强大的工具包,它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式,助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包:Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML(实验性)、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器,请查看相关文档。 您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools,例如: ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装: ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```
  • 批量objgltf/glb
    优质
    本工具提供高效便捷的服务,支持将多个OBJ文件批量转换为GLTF或GLB格式,适用于3D建模项目中的快速导入和优化。 使用obj2gltf开源库加上自己编写的批处理脚本,可以同时将多个OBJ文件或者包含OBJ文件的整个文件夹转换为GLTF或GLB格式。
  • QtMeshEditor.rar(支持多种网Ogre Mesh
    优质
    简介:QtMeshEditor是一款基于Qt框架开发的应用程序,专门用于将各种常见的网格模型文件格式高效地转换成Ogre引擎所使用的Mesh格式,方便开发者和设计师在项目中使用。 QtMeshEditor.rar 是一个工具,用于将多种网格模型格式转换为 ogre 的 mesh 模型格式。
  • 将Excel(括.xlsxDBF
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    本工具提供便捷服务,能够高效地将Excel文件(.xlsx格式)转换成DBF格式,适用于需要在数据库环境中使用Excel数据的用户。 在IT行业中,数据处理是一项至关重要的任务。Excel和DBF是两种常见的数据存储格式,分别代表微软的电子表格程序以及Dbase文件格式。根据不同的应用场景需求,可能需要将这些格式之间的数据进行转换。 本段落主要讲解如何实现从Excel(包括xls及xlsx)到DBF的转换,并且明确指出这个工具支持这种类型的转换以适应Visual FoxPro等系统的需求。首先我们来了解这两种常用的文件类型和它们的特点: 1. **Excel**:由微软开发的一款强大的电子表格应用程序,广泛用于数据计算、分析与可视化展示。它有两种主要格式——xls(旧版)和xlsx(基于Office Open XML的新版本)。XLS是早期版本的默认格式,而XLSX则利用了更现代的数据压缩技术和XML技术。 2. **DBF**:全称为Dbase File Format,这是一种古老的数据库文件类型,最初由Dbase系统使用。尽管现在已不再主流,在某些特定领域(如GIS和一些老式的企业软件)中仍然被广泛采用。Visual FoxPro便是其中的一个典型应用场景。 将Excel转换为DBF的过程涉及数据导入与导出的操作:读取Excel中的信息并将其写入到DBF文件内。由于Excel支持复杂的数据类型,而DBF格式相对简单只包含基本的表格结构,因此在进行这种类型的转换时需要特别注意处理好两者之间的数据匹配问题。 这个名为excel转dbf.exe的应用程序很可能是一个命令行工具或图形界面应用,其功能就是自动化上述转换过程。用户只需提供Excel文件路径即可让该应用程序自动解析并创建对应的DBF文件。为了确保转换的准确性,此工具需要解决以下关键点: 1. **数据类型匹配**:由于Excel支持多种不同的数据格式(如文本、数字和日期),而DBF的数据类型相对固定,因此在转换时必须正确识别这些差异。 2. **格式兼容性**:Excel中的日期与时间可能使用不同于DBF的格式,工具需要对此进行适配处理以保证一致性。 3. **表头及字段名处理**:通常情况下,Excel的工作表会包含列标题,在转换后应将其作为DBF文件中的字段名称加以保留。 4. **行列数据管理**:如果源Excel文档中存在大量空行或空列,则工具需要提供相应的解决方案来应对这些问题。 5. **数据验证与完整性检查**:在执行任何类型的转换之前,确保输入的数据完整且无误是非常重要的一步。这有助于避免因格式不匹配等原因导致的错误发生。 6. **分批处理能力**:对于非常大的Excel文件而言,工具可能需要支持分段导入的功能以防止内存溢出或降低性能效率的问题出现。 7. **有效错误报告机制**:当遇到无法转换的数据单元格或其他类型的文件问题时,提供明确具体的反馈信息给用户非常重要。 excel转dbf.exe简化了数据在两种不同格式间迁移的过程,并且能够帮助使用者确保其原始Excel文档中的所有重要细节都得以完整保留。对于那些需要频繁地在Excel和Visual FoxPro之间交换大量数据的个人或团队来说,这是一个非常实用的功能强大的工具。
  • jarapp
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    本教程详细讲解如何将Java开发的jar包转化为可在Android设备上运行的应用程序(APP),适合开发者入门学习。 本资源是一个jar包,名为jarbundler.jar,用于将 jar 包转换为 .app 可执行程序。可以通过 ant 配置来实现这一功能。具体使用方法和配置信息请参考相关文档或博客文章。分享是美德。