YAML

YAML 不是标记语言（YAML）是一种人类可读的数据序列化语言。它通常用于配置文件以及存储或传输数据的应用程序。在人工智能和机器学习方面，YAML 的主要作用是使配置文件易于理解和管理，缩小人类可读性与机器处理之间的差距。

YAML 的主要功能

YAML 的设计便于人类阅读和编写。它的语法简洁明了，依靠缩进而不是括号或标签来定义结构。与XML或JSON 等其他数据格式相比，这使得 YAML 文件不那么杂乱，更易于浏览。主要功能包括

• 人类可读格式：YAML 的语法强调可读性，使用空白和缩进来定义分层数据结构，使配置文件的理解和编辑变得简单。
• 数据序列化：YAML 对数据结构的序列化非常有效，这意味着它可以将复杂的数据对象转换成文本格式，便于存储或传输，然后进行重构。
• 配置文件：YAML 广泛用于编写软件应用程序中的配置文件，包括人工智能和 ML 中的配置文件。它允许用户以结构化和可访问的方式定义参数、设置和工作流程。
• 语言无关性：YAML 可与所有编程语言配合使用，因此对于可能涉及多种语言和框架的各种人工智能和 ML 项目来说，YAML 是一个多功能的选择。
• 与人工智能/ML 工具集成：许多人工智能和 ML 框架及工具，如 PyTorch和 TensorFlow支持 YAML 配置，从而简化了模型和训练流程的设置和定制。

人工智能和 ML 应用中的 YAML

在人工智能和 ML 领域，YAML 文件是管理配置、定义模型架构和建立训练管道不可或缺的工具。下面是几个现实世界中的例子：

• 中的模型配置Ultralytics YOLO:当与 Ultralytics YOLO 模型，YAML 文件用于定义模型架构、数据集路径、训练超参数，如 批量大小 和学习率，以及其他各种设置。例如 yolov8s.yaml 文件指定了YOLOv8 小型模型的层和参数，使用户能够轻松定制或复制实验。这些配置文件对于使用Ultralytics HUB 训练自定义模型和部署预训练模型都至关重要。
• 数据管道配置：YAML 还可用于配置 ML 项目中的数据管道。例如，YAML 文件可以描述数据预处理、特征工程和数据增强的步骤。这样可以实现数据工作流的自动化和可重现性，确保模型训练的一致性和效率。

YAML 与 JSON

虽然 YAML 和 JSON 都是数据序列化语言，但在人工智能和 ML 的配置中，YAML 因其更高的可读性而受到青睐。JSON 虽然在某种程度上也是人类可读的，但它使用了更多的标点符号（如大括号和小括号），这可能会使复杂的配置更难一目了然地解析。YAML 依赖于缩进和最少的语法，因此能生成更简洁、更直观的配置文件，从而降低出错的几率，提高复杂人工智能项目的可维护性。

通过使用 YAML，人工智能和人工乐虎国际手机版下载从业人员可以有效地管理和交流配置，使他们的工作流程更加透明、可重现且更易于协作。YAML 的简单性和人性化使其成为人工智能和 ML 领域必不可少的工具。