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
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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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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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
新版本发布经过社区开发者们两个月来的不断努力，昇思MindSpore1.8版本现已发布。在此版本中，我们发布了MindSpore Golden Stick，提供丰富的模型压缩算法；开源大模型训练套件MindSpore Transformer、推荐网络训练套件MindSpore Recommender，帮助开发者实现高性能的模型并行训练和推荐网络大模型训练；持续升级自定义算子能力，实现多平台的统一算
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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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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目录前言模型打包torch.save torch.load结果测试前言可以看到，在之前的编码中，每次运行都是重新走完一遍训练流程然后再进行测试输出结果见下图： 每次都要执行10个循环的训练其实这就可以看成10个epoch这显然是非常麻烦的所以我们就要将模型打包进行操作来规避每次的重新训练模型打包常用的是只保存 网络参数每次都实例化网络然后传入参数即可首先看一下文档主页
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2024-01-08 12:08:01
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简介可以在训练过程中和训练完成后保存模型，这样就可以很方便地恢复和重用模型，节省模型训练时间。这样也便于别人使用你的模型，一般有两种方式共享模型：创建模型的源码训练好的模型（包括权重、参数等）这里主要使用第二种方式。使用的框架是TensorFlow2.4的高阶API：Keras进行模型训练。验证环境假设你已经安装好了TensorFlow2.4的运行环境。如未安装，请稳步 install安装依赖：p
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2024-02-04 09:54:41
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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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搭建简单模型 SetupIntroduction训练、验证和推理模型的保存与恢复使用相同的层图来定义多个模型所有的模型都是可调用的，就像层一样操作复杂的图拓扑多输入多输出模型ResNet Model（toy version）共享层API的延伸：使用自定义层搭建简单模型Setup导入需要的模块：1 from __future__ import absolute_import, division, p
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02207.pdfDemo:https://ga642381.github.io/SpeechPrompt/speechgen.htmlCode:https://github.com/ga642381/SpeechGen引言与动机大型语言模型 （LLMs）在人工智能生成内容（AIGC）方面引起了相当大的关注，特别是随着 ChatGPT
一般基因组的数据都非常大，所以都会 打包 压缩 后进行传输，拿到数据后的第一步必然就是要 解包 和 解压缩。基本常识首先要弄清两个概念：打包 和 压缩。 打包 是指将一大堆文件或目录变成一个总的文件； 压缩 则是将一个大的文件通过一些压缩算法变成一个小文件。 Linux中很多压缩程序只能针对一个文件进行压缩，这样当你想要压缩一大堆文件时，你得先将这一大堆文件先打成一个包（tar命令），然后再用压缩
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2024-01-15 09:21:13
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tf.train.Saver类的使用保存模型： import tensorflow as tf
v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name='v1')
v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name='v2')
result=v1+v2
init_op=tf.global_variables_i
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2024-03-18 12:19:40
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你是否还在苦恼，自己辛辛苦苦写的代码程序，仅仅只能在自己电脑上运行，却无法发送到好友、舍友电脑上运行，这怎么能行，自己好不容易写的一个逼格高点的程序，怎能不分享给好友、舍友呢？今天这篇文章就教你Qt程序如何打包发送给好友、舍友们运行体验，让你成为他们中最靓的仔！o(￣︶￣)o一、撸代码第一步首先是得有代码啊！ 当然，这篇博客不会教你怎么写代码，最下面我会将我的测试代码放在哪里，有需要的自提。首先需
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2024-10-31 09:53:42
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# 如何将字体文件打包到Docker里
在现代应用开发中，Docker已经成为一种流行的容器化工具。它允许开发者将应用及其依赖项打包到一个单独的容器中，以便于在不同环境中部署。本文将介绍如何将字体文件打包到Docker容器中，以便在Web应用中均匀渲染所需的字体。
## 具体问题
许多Web应用需要特定的字体来改善用户体验。如果字体未安装在主机上，应用可能会回退使用默认字体，从而影响显示效果
问题一：loss跑飞如下图描述1、学习率（lr）过大，可以自定义一个学习率的值（较小）开始学习。也就是说，学习率如果设置过大，会导致其直接跑到另外一边，从而导致loss跑飞。当然真实的loss变化是在一个奇异空间里的，不是图上的那种二维曲线。2、训练与测试数据出现了偏差。这个问题其实很容易遇到，原因有：1.数据打标不准确，存在错误的label. &nb
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2024-05-14 16:48:32
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GPU流水线
主要分为两个阶段：几何阶段和光栅化阶段
几何阶段
顶点着色器 ——> 曲面细分着色器（可选）----->几何着色器（可选）----->裁剪——>屏幕映射
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## 如何将 FFmpeg 打包到自己的 Docker 镜像中
FFmpeg 是一个强大的视频和音频处理工具，在我们的项目中，如果能够将其打包到 Docker 镜像中，就可以轻松地在任何环境中进行音视频处理。本文将逐步指导您如何将 FFmpeg 打入自己的 Docker 镜像中，解决音视频处理的具体问题。
### 1. 准备工作
首先，您需要确保您的开发环境中已安装 Docker。可以通过以
Python的深度学习框架有哪些？。中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍深度学习的最新应用成果单层/深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第三阶段循环神经网络原
