Advertisement

Pydantic-SQLAlchemy:用于转换SQLAlchemy模型到Pydantic模型的工具

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
简介:Pydantic-SQLAlchemy是一款强大的Python库,能够便捷地将SQLAlchemy ORM模型自动转化为Pydantic模型,大大简化了数据验证与序列化的流程。 Pydantic-SQLAlchemy 是一个用于从SQLAlchemy模型生成Pydantic模型的工具。 该工具目前仍处于实验阶段。 如何使用: 快速示例: ```python from typing import List from pydantic_sqlalchemy import sqlalchemy_to_pydantic from sqlalchemy import Column, ForeignKey, Integer, String, create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import Session, relationship, sessionmaker Base = declarative_base() engine = create_engine(数据库连接字符串) ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Pydantic-SQLAlchemySQLAlchemyPydantic
    优质
    简介:Pydantic-SQLAlchemy是一款强大的Python库,能够便捷地将SQLAlchemy ORM模型自动转化为Pydantic模型,大大简化了数据验证与序列化的流程。 Pydantic-SQLAlchemy 是一个用于从SQLAlchemy模型生成Pydantic模型的工具。 该工具目前仍处于实验阶段。 如何使用: 快速示例: ```python from typing import List from pydantic_sqlalchemy import sqlalchemy_to_pydantic from sqlalchemy import Column, ForeignKey, Integer, String, create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import Session, relationship, sessionmaker Base = declarative_base() engine = create_engine(数据库连接字符串) ```
  • TensorFlowONNX:
    优质
    本工具帮助开发者将使用TensorFlow框架训练的机器学习模型轻松转换为ONNX格式,促进跨平台部署和协作。 tf2onnx是一个用于将TensorFlow模型转换为ONNX的工具。 **构建类型操作系统Python张量流Onnx Opset** - **状态单元测试 - 基本**: Linux, MacOS *, Windows * - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 - **单元测试 - 完整**: Linux, MacOS, Windows - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 **支持的版本ONNX** tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本,如果未找到,则会自动安装最新版。我们支持从opset-6到opset-13的不同版本。
  • 从CaffePyTorch:caffemodel2pytorch
    优质
    caffemodel2pytorch是一款专为深度学习开发者设计的高效模型转换工具,它能够轻松实现将基于Caffe框架训练得到的caffemodel文件迁移到PyTorch环境下的操作,极大地方便了科研人员和工程师在不同深度学习平台间的切换与资源共享。 此转换器可用于将 Caffe 代码和层移植到 PyTorch。其主要特性包括: - 将 caffemodel 的权重转储为 hdf5、npy、pt 和 json 格式。 - 加载 Caffe 模型并从 PyTorch 使用它们进行模拟。 - 提供类似于 PyCaffe API,以允许平滑移植使用 Caffe 编写的代码(例如在训练和评估中将后端更改为脚本):网络、Blob、SGDSolver 等。 - 包装 Caffe 的 Python 层(参见 OICR 示例)。 - 提供 PyTorch 中 ROI 池化的示例,无需手动编译 CUDA 代码(参见 OICR 示例)。 目前层支持还不完全。它已知支持以下 Caffe 层: - 卷积:包括 num_output、kernel_size、stride、pad 和 dilation 参数;常数和高斯权重/偏置填充。 - 内部产品:num_output 参数,提供常数和高斯权重/偏置初始化选项。 - 最大池化与平均池化。
  • 从PyTorchCaffePython
    优质
    本项目提供了一种便捷的方法,使用Python脚本将基于PyTorch框架训练的深度学习模型转换为Caffe框架可读取的格式,促进不同平台间的模型移植与部署。 PyTorch到Caffe的模型转换工具可以帮助用户将使用PyTorch框架训练得到的深度学习模型转换为Caffe格式,以便在不同的部署环境中使用。这种转换对于希望利用不同平台优势的研究人员或开发者来说非常有用。
  • PyTorch2Keras:从PyTorchKeras
    优质
    简介:PyTorch2Keras是一款用于将PyTorch深度学习模型转换为等效Keras模型的实用工具,方便研究人员和开发者在不同框架间迁移模型。 PyTorch2Keras是一个用于将PyTorch模型转换为Keras模型的工具。 安装步骤如下: ``` pip install pytorch2keras ``` 重要提示:为了正确使用该转换器,需要在`~/.keras/keras.json`文件中进行以下修改: ```json ... backend: tensorflow, image_data_format: channels_first, ... ``` 对于希望将模型转化为TensorFlow.js格式的用户,请确保使用新的参数设置`names=short`。 以下是获取TensorFlow.js模型的基本步骤:首先,利用此转换器完成从PyTorch到Keras的转换。
  • Torch T7PyTorch及源代码:使convert_torch_to_pytorch
    优质
    本文章介绍如何利用convert_torch_to_pytorch工具将Torch T7格式的模型文件转换为PyTorch兼容的格式,包括详细的步骤和源码示例。 可以使用Python脚本将Torch模型(如vgg16.t7)转换为Pytorch格式的模型和源代码文件。例如,执行命令`python convert_torch.py -m vgg16.t7`会创建两个文件:vgg16.py 和 vgg16.pth。以下是导入并加载转换后模型的一个示例: ```python import torch from vgg16 import vgg16 model = vgg16.vgg16() model.load_state_dict(torch.load(vgg16.pth)) model.eval() ``` 所有列出的网络(如AlexNet、VGG-16、VGG-19等)都已经验证可以转换,并且结果已经得到确认。
  • 音乐博客:基 Flask + SQLAlchemy + PostgreSQL
    优质
    这是一款使用 Flask 框架搭配 SQLAlchemy 和 PostgreSQL 数据库开发的小型音乐博客应用程序,为用户提供便捷的音乐分享与交流平台。 音乐博客使用Flask + SQLAlchemy + PostgreSQL堆栈构建了一个简单的系统。该系统包含用于用户、发布及标签的模型,并支持在开发环境(内置Flask服务器)中运行以及容器中的部署。 安装与启动步骤如下: 1. 安装Poetry并执行以下命令: ``` pip install poetry poetry install poetry shell music_blog db upgrade music_blog demo music_blog run ``` 2. 在容器中运行,首先复制示例环境变量文件: ``` cp .env-sample .env ```
  • ColladaGLTFCesium格式
    优质
    本工具用于将Collada模型文件转换为GLTF格式,以便在Cesium中更好地展示三维模型。支持高效的数据转换和优化,简化3D资产集成流程。 Cesium模型格式转换工具colladaTogltf适用于最新Windows版本,在GitHub上可以下载该工具,方便在网络条件不佳的情况下进行安装使用。
  • Python pytorch2keras:从PyTorchKeras
    优质
    pytorch2keras是一款专为Python设计的实用工具,它能够将基于PyTorch框架构建的机器学习模型无缝转换至Keras格式,极大地方便了不同深度学习库之间的迁移与应用。 pytorch2keras 是一个用于将 PyTorch 模型转换为 Keras 模型的工具。
  • Cesium3DTile
    优质
    Cesium的3DTile模型转换工具是一款高效便捷的应用程序,能够帮助用户将各种三维模型格式轻松转换为Cesium支持的3D Tiles标准,适用于地理信息系统和虚拟现实领域。 支持将obj、fbx、Osgb、shp、gltf、glb格式转换成3dtile压缩包,并提供了两种使用方法。如果第一种方法不可行,可以尝试第二种方法,确保至少有一种方法能够成功实现转换。