了解 JSON 如何通过无缝数据交换、模型配置和实时应用简化人工智能和 ML 工作流程。
JSON 或 JavaScript Object Notation 是一种轻量级、基于文本的数据交换格式,人类易于读写,机器易于解析和生成。它最初源于 JavaScript,现已成为一种独立于语言的标准,几乎所有现代编程语言都支持它。它的简单性和灵活性使其成为数据存储、配置文件以及服务器和网络应用程序(包括由人工智能(AI)和机器学习(ML)驱动的应用程序)之间通信的基石。
JSON 以两种主要结构表示数据:
{}
.键必须是字符串,值可以是字符串、数字、布尔值、数组或其他对象。这种结构非常适合表示具有多个属性的实体,如模型的配置设置。[]
.数组中的值可以是任何有效的 JSON 数据类型。这对于存储项目列表非常有用,比如多个 边界框 物体检测模型的预测。这种由ECMA-404 标准定义的简单语法使 JSON 文件既紧凑又易于阅读,便于调试和人工检查。
在人工智能和 ML 领域,从数据预处理到模型部署,JSON 在整个项目生命周期中都是不可或缺的。JSON 与PyTorch和TensorFlow等框架的普遍兼容性确保了无缝数据流。
下面是两个常见的实际应用:
将 JSON 与其他常见的数据序列化格式进行比较很有帮助:
总之,JSON 的轻量级特性、人类可读性和易解析性使其成为现代人工智能系统中结构化和交换数据的一种高效且被广泛采用的格式。有关JSON基本结构和用法的更多信息,JSON.org官方网站和Mozilla 开发者网络等资源提供了很好的介绍。