简介深度学习火了，一同热的还有深度学习框架。当然经过了几年的淘汰（比如theano)，目前最火的大概有Tensorflow、PyTorch以及Caffe了。他们各有所长，开发时可能会选定一个单独的平台，但是在应用时就需要考虑其他的因素。重新在其他框架上改代码就变得比较麻烦，如果能把模型直接转换好，更重要的是不同平台效果相同，那就会节省很多时间。MMdnn就是这样的一个模型转换工具，而且是微软出品，
将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
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1 深度生成模型1. 深度信念网络2. 深度玻尔兹曼机3. 深度自编码器4. 降噪自编码器5. 栈式自编码器6. 生成对抗网络7. 非参数贝叶斯网络8. 深度生成模型事件脉络 1982 -- Hopfield 网络提出 &n
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2024-01-20 13:00:03
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目录一、torch中模型保存和加载的方式二、torch中模型保存和加载出现的问题1、单卡模型下保存模型结构和参数后加载出现的问题2、多卡机器单卡训练模型保存后在单卡机器上加载会报错3、多卡训练模型保存模型结构和参数后加载出现的问题a、模型结构和参数一起保然后在加载b、单独保存模型参数三、正确的保存模型和加载的方法最近使用pytorch训练模型，保存模型后再次加载使用出现了一些问题。记录一下解决方案
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2024-03-25 15:37:15
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在面对将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的挑战时，我发现其实这是一个挑战与乐趣并存的过程。从环境配置到最终部署，每个环节都需要一些聪明的解决方案和工具支持。接下来，我将详细介绍这个过程。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置一个合适的环境。以下是搭建这个环境所需的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python环境] -->
本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output 是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的
1.背景介绍人脸识别技术是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到人脸图像的获取、预处理、特征提取、比较和识别等多个环节。随着深度学习技术的发展，深度生成模型在人脸识别中的应用也逐渐成为研究的热点。这篇文章将从背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势等多个方面进行全面的介绍。2.核心概念与联系2.1 深度生成模型深度生成模型是一种通过深度神经网络学习数据分布并生成新数据的模型。它主要包括生
TextCraft: Zero-Shot Generation of High-Fidelity and Diverse Shapes from Text 论文原文： https://arxiv.org/abs/2211.01427论文的研究动机DALL2已经在文本控制的图像生成上取得很好的效果，但是基于文本控制的3d点云生成的研究还不太成熟，于是本文作者想要研究这个方向内容；但是这时候作者发现了
# 将本地 PyTorch 模型转化为 LibTorch 模型
在深度学习领域，PyTorch 是一个流行且功能强大的框架，而 LibTorch 是其 C++ 接口，专为高效推理而设计。将 PyTorch 模型转换为 LibTorch 模型的过程，可以让开发者在 C++ 中利用训练好的模型进行推理，这对于产品的部署尤为重要。本文将介绍如何进行这一转换，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 1
原创
2024-09-17 07:06:08
224阅读
分类问题：概率生成模型概念：（从概率生成模型到判别模型）概率生成模型：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。例如：朴素贝叶斯、隐马尔可夫（em算法） 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。例如：k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归、最大熵模型、支持向量机(SVM)、提升方法、条件随
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2024-10-26 09:19:54
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前期准备Netron模型准备：onnx模型,这里使用模型face【det_10g.onnx】模型优化安装pip install onnx-simplifier先把我要转的模型优化合并下，去除多余的oppython -m onnxsim det_10g.onnx det_10g_sim.onnx模型转换通过onnx2ncnn 进行转换onnx2ncnn det_10g_sim.onnx
一、数制转换的原理 数制转换的基本原理是：将一个指定进制的数，从高位到低位，一位一位取出，并计算出每 位的十进制值，然后乘以其数基的特定幂指数，得出这一位数的十进制值，将所有各位的十 进制值相加得出这个数的十进制值，然后再将该十进制数转换为指定数制的数，此过程可以 采用求余法进行，用这个十进制数作为被除数，用指定的数基作除数，连续求余，得出的余 数依由个位到十位等的顺序组成新数，即得
[机器学习实战]训练模型PreferenceQuestion & Conclusion Preference以线性回归模型为例，以下介绍两种训练模型的方法：
闭式方程：直接计算出最适合训练集的模型参数，即使训练集上成本函数最小化的模型参数迭代优化（梯度下降GD）：逐渐调整模型参数直至训练集上的成本函数调至最低，最终趋同于第一种方法计算出来的模型参数。梯度下降有几种变体（批量梯度下降、小批
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2023-11-12 21:00:41
212阅读
# 模型机器学习的实现流程
## 1. 理解机器学习模型
在开始实现模型机器学习之前，我们首先需要理解什么是机器学习模型。机器学习模型是一种通过从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测和决策的算法。它可以从大量的数据中学习，并通过模型的训练和优化来不断提升预测和决策的准确性。
## 2. 实现模型机器学习的步骤
下面是实现模型机器学习的基本步骤，我们可以用一个表格来展示：
```
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原创
2023-09-06 15:10:50
122阅读
机器模型 机器学习领域模型很多,根据不同的任务、算法类型和应用进行分类。模型各有特点，适用于不同的机器学习任务和应用。选择合适的
原创
2024-04-07 14:07:03
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风控业务背景在风控中，稳定性压倒一切。原因在于，一套风控模型正式上线运行后往往需要很久（通常一年以上）才会被替换下线。如果模型不稳定，意味着模型不可控，对于业务本身而言就是一种不确定性风险，直接影响决策的合理性。这是不可接受的。本文将从稳定性的直观理解、群体稳定性指标（Population Stability Index，PSI）的计算逻辑、PSI背后的含义等多维度展开分析。目录Part 1. 稳
## 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
### 整体流程
下面是将PyTorch模型文件转化为bin的整体流程：
```mermaid
journey
title 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
section 准备工作
- 安装PyTorch和相关依赖
- 加载训练好的模型
section 将模型转换为bin
- 遍历模型的所有参数并保存到bin文件中
section
原创
2023-09-17 06:51:07
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本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与kmeans、主成分分析、奇异值分解、最大信息熵、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场和
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2024-02-29 14:17:35
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# 机器学习：如何将图片转化为代码
在机器学习领域，图像处理是一个重要的研究方向。图像不仅仅是一个静态的视觉表示，它包含的信息量是巨大的。为了在计算机中处理这些图像，通常我们需要将其转化为一种可以被程序理解的格式。本文将探讨如何将图像转化为代码，包括基础概念、步骤以及一个示例代码。
## 1. 图像转化的基础概念
在计算机科学中，图像是由像素（Pixel）组成的。每个像素都有对应的颜色值。在
BBR原理导读原创 孔凡勇 支出宝产品技术 2022-03-23 20:32最近在排查网络问题时，发现在服务器上部署了Linux 4.9 的 TCP BBR拥塞控制算法以后，访问速度得到了成倍的提示，顿时觉得⼗分神奇，在⽹上查询了BBR相关资料，阅读了BBR的论⽂，下⾯基于该论⽂向⼤家简要分析⼀下BBR的来⻰去脉。 什么是B
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2023-11-06 13:41:37
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