WhiteApfel

Сам numpy не умеет обрабатывать изображения, строить связи между "нейронами" и вообще он больше для управления данными в массивах.

Но чисто теоретически возможно ли? Возможно. Как? Ну...

Для начала тебе нужно как-то получить массив пикселей. Тут зависит от контекста. Если картинку из файла брать, то есть старая добрая библиотека PIL для чтения изображений. Нет, конечно, можно и декодер написать, но не уверен, что оно тебе надо настолько "своё".

from PIL import Image
import numpy

img = Image.open('image.png')
pixel_map = np.array(img)

Это будет массив элементов строк, где каждый элемент строки представлен массивом [r, g, b] или [r, g, b, a] при наличии прозрачности.

# Например, изображение с такими пикселями

# [красный][зелёный]
#  [синий]  [белый]

# будет представлено массивом
[[[255, 0, 0], [0, 255, 0]], [[0, 0, 255], [255, 255, 255]]]

Стоит признать, что такой формат слабо подходит для обучения. Обычно изображения приводят к Ч/Б, сжимают по размерам и вот это вот всё. Сжатие, как и чтение, лучше делать через библиотеку PIL, она быстрее работает, чем чистый python (вроде, оно на С написано, но это не точно).

Для обучения обычно распаковывают двумерный массив пикселей (пиксель у нас был тоже массивом, но считаем это за единый объект, потому что могли его во что-то другое превратить) в одномерный. Например, пиксели последовательно положить из строк:

pixel_sequence = [pixel for row in pixel_map for pixel in row]

Важно. Если брать куски кода, у нас получится list[list[r, g, b (, a)]]. Это не то что бы подходит для сетей прямого распространения (могу напутать с терминологией, поправьте), можно ещё раз распаковать вложенный массив, конечно, но сложность из-за увеличения количества входных данных вырастет многократно

А дальше уже можно на чистом python'е писать логику для обработки значений из массива numpy. Есть хорошая статья на proglib. Как результат, будет нейросеть "на numpy", хотя хватило бы и обычных питоновских листов

Правильно понимаю, что надо расшифровать бинарное сообщение protobuf без использования .proto схемы? Если да, то есть хороший инструмент https://github.com/nevermoe/protobuf_decoder

Использование официальной библиотеки подразумевает генерацию py-файлов с необходимыми классами на основе которых и будет происходить десериализация. Пример с их страницы:

protoc -I=$SRC_DIR --python_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto

Можно заменить переменные окружения на относительные пути удобства ради. И нужно будет поменять на свой proto-файл последний аргумент. Потом импортировать в код и использовать, у них есть и пример https://developers.google.com/protocol-buffers/doc...

Да простят меня за ответ со SO (ссылка), но кому-то явно пригодится туточки.

import xmlschema
import json
from xml.etree.ElementTree import ElementTree

my_xsd = '<?xml version="1.0"?> <xs:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"> <xs:element name="note" type="xs:string"/> </xs:schema>'

schema = xmlschema.XMLSchema(my_xsd)
data = json.dumps({'note': 'this is a Note text'})

xml = xmlschema.from_json(data, schema=schema, preserve_root=True)

ElementTree(xml).write('my_xml.xml')