Matlab导入数据处理基于readtable函数优点缺点低级文件I/O间隔符不规范，无法使用readtable函数时 基于readtable函数优点可以使用 table 数据类型来将混合类型的数据和元数据属性（例如变量名称、行名称、说明和变量单位）收集到单个容器中。表适用于列向数据或表格数据，这些数据通常以列形式存储于文本文件或电子表格中。例如，您可以使用表存储试验数据，使用行表示不同的观测对
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2024-05-08 19:10:05
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我们花了大量的时间去训练这个模型，当我们重新开机时，由刚刚训练得到的比较好的模型参数就全部丢失了，没有办法直接拿来用，只能利用以前记录下来的比较好的那组超参数接着进行模型训练，训练完成后再应用。这样是比较麻烦的，不符合日常的应用场景。我们需要把训练好的模型做持久化保存，哪怕关机重启也不会丢失，可以把模型重新读取出来以供使用。这么做还有一个好处：当我们在处理一个比较复杂的模型时，需要花费大量时间，有
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2023-11-06 16:36:02
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使用场景利用estimator进行完模型训练后，我们需要将模型导出成pb文件，以便日后服务部署。在部署serving之前，我们需要先将模型导出成 standard SavedModel format。利用estimator 进行模型导出，只需要指明模型的输入和输出，然后导出即可。主要涉及到的方法为：serving_input_receiver_fn(), export_outputs, tf.es
如何将训练好的模型导入Hadoop平台
在当今数据驱动的业务环境中，机器学习模型的快速部署以支持数据分析和预测显得尤为重要。Hadoop平台作为一个强大的数据处理框架，能够处理大规模数据集，并为模型的应用提供了良好的环境。然而，如何将训练好的机器学习模型导入到Hadoop平台中进行高效的推理和预测，依然是许多开发者面临的重要挑战。
### 问题背景
随着数据量的快速增长，企业在数据分析中不断
在训练网络时，一般的流程是通过前向计算获得网络的输出值，再通过损失函数计算网络误差，然后通过自动求导工具计算梯度并更新，同时间隔性地测试网络的性能。对于这种常用的训练逻辑，可以直接通过Keras 提供的模型装配与训练高层接口实现，简洁清晰。 文章目录一、模型装配二、模型匹配三、模型测试 一、模型装配在 Keras 中，有2 个比较特殊的类：keras.Model 和keras.layers.Lay
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2024-05-05 12:38:11
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前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
原创
2023-05-15 10:56:39
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MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本：VC2015，matlab2018a&n
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2023-11-02 11:56:43
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对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。我们这里使用PyTorch和Flask。可以使用pip install torch和pip install flask安装这些包。web应用为Flask创建一个文件app.py和一
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2023-09-06 19:22:32
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# 如何在Python中导出和调用训练好的模型
在机器学习的实际应用中，训练好的模型不光鲜东风需要被保存和调用。如何实现这一过程呢？本文将详细介绍如何在Python中将训练好的模型导出，并如何在后续项目中调用。本文将包括一个流程表，详细的代码示例以及流程图与旅行图。
## 整体流程
在实现过程中，我们可以把整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-08-30 04:08:47
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卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深层的神经网络模型，为什么说它是特殊的神经网络模型呢？一是它的神经元间的连接是非全连接的，另一点是因为同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。它的这些特点成功的降低了网络模型的复杂度以及减少了权值的数量，这也使得它的网络结构更类似于生物神经网络。今天我们就来用keras来实现CNN，keras是基于Theano和TensorFlow的深度学习库。我曾经演示过如
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2023-11-01 20:30:09
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# 获取训练好的深度学习模型的方案
随着深度学习在各个领域的广泛应用，如何有效地获取和使用训练好的模型成为了一个重要的课题。本文将介绍如何在MATLAB中获取和利用训练好的深度学习模型，并通过具体代码示例进行演示。
## 1. 问题背景
在图像分类、目标检测等任务中，利用预训练的深度学习模型可以极大地提高工作效率。MATLAB为用户提供了强大的工具和函数来实现这一目标。因此，学习如何获取和应
# MATLAB调用Python训练好的模型教程
在现代数据科学中，很多机器学习模型是用Python训练的。然而，如果你是在MATLAB环境中工作，可能会遇到需要调用这些Python模型的情况。本文将带你完成这一过程，帮助你实现MATLAB调用Python训练好的模型。我们将分步骤进行，确保你可以轻松理解并运用这些步骤。
## 流程概述
以下是将MATLAB与Python模型连接的步骤：
原创
2024-10-27 05:50:55
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在深度学习的实验过程中，模型的训练往往需要耗费大量的时间和计算资源。有时，我们会经历多次实验调优，为了进一步提升模型的性能，一种常见的做法就是对已训练好的网络进行继续训练。本文将围绕“如何在 Python 中将训练好的网络继续训练”进行详细叙述。
### 问题背景
在实际应用中，我们可能会遇到如下场景：用户A使用了某个深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）训练了一个图像分类模
TensorFlow在save/restore模型时有官方的函数，具体可参考tensorflow保存和恢复模型的两种方法介绍，但是我最近碰到的问题显然超出了这个官方函数的范畴，先描述下这个问题吧：
模型可以简单描述为Input->A->B->Output 1，这是个基本模型。某一天我心血来潮，想加一个分支，另外一个分支是这样的：Input->A->C->O
如何将PyTorch QAT量化感知训练及导出
在深度学习模型中，量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）是一种有效的技术，旨在减少模型的存储和计算需求，同时保持良好的精度。本文将详细记录如何使用PyTorch进行QAT的训练和模型的导出。
### 问题背景
随着机器学习在移动设备和边缘计算中的普及，量化技术变得尤为重要。我们希望通过QAT来优化我们的模
Jeremy Lin @HQU
Update: 2014/4/29
Matlab代码优化Matlab是一种高级计算机语言，同时也是一个用于算法开发，数据可视化，数据分析和数值计算的交互式工作环境。尽管Matlab软件提供了大量专业化的工具箱，使用户避免了很多编程工作，但是在实际工作中仍不免需要自行编写Matlab代码以应对各种纷繁复杂的应用。我们需要明白
play with knn1. 什么是knn1.1. 什么是knn1.2. knn适用范围2. knn实验前的准备2.1. knn的实验要点3. knn的matlab实验【使用UCI数据集】3.0. KNN函数自带用例3.1. UCI数据集3.2. knn实验计划3.3. 数据集筛选3.4. play with knn4. 总结 1. 什么是knn1.1. 什么是knn来了一个无标签的样本，找它
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2024-04-23 15:30:36
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使用YOLOX训练自己的数据集前言一、安装Anaconda二、安装YOLOX1.笔者掉入的坑2.开始安装3.测试YOLOX三、训练COCO128四、训练自己的数据集 前言前面的文章，笔者在系统环境下使用OpenCV对YOLOX模型进行推理；在本节，我们需要安装虚拟环境使用YOLOX训练自己的数据集。一、安装Anaconda去Anaconda官网下载最新的版本 如果查询到版本号，也可使用命令行：w
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2024-09-10 06:21:25
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yolov5在官方预训练权重的基础之上再训练后权重较预训练权重大很多，为了大家更加直观的了解为什么及其解决方案，此篇简单介绍一下。精度变化官方给的预训练权重是FP16，而我们训练的时候是使用混合精度训练（支持CUDA才行），半精度训练只能在CUDA下进行，不支持CUDA默认是使用单精度训练，最终我们保存的权重是FP32，较FP16储存空间大了一倍。直接上代码视图：import argparse
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2023-10-30 22:25:22
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在机器学习的开发过程中，我们经常面临将训练好的模型从 GPU 转移到 CPU 的需求。在 PyTorch 中，这一过程并不复杂，但为了确保无缝迁移和高效运行，我们需要深入了解相关步骤、参数和潜在问题。本文将详细探讨这一技术过程，针对 "PyTorch 将训练好的模型参数由 GPU 转为 CPU" 的相关信息进行分析。
## 背景定位
在现代深度学习的应用中，GPU 是并行计算的理想选择，使得大
