1 package com.test
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4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
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7 object WordCount {
8 def main(args: Array[String]) {
9 /**
10 * 第1步；创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spa
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2024-09-09 13:54:19
53阅读
# Java 调用 Torch 模型指南
在机器学习和深度学习的领域中，PyTorch 是一个非常流行的框架。但许多情况下，开发者需要将训练好的模型应用到 Java 项目中。这篇文章将引导初学者如何实现 Java 调用 Torch 模型，并展示所需的步骤和代码示例。我们将使用 PyTorch 提供的模型，并通过 Java 语言实现对其的调用。
## 流程概述
要实现 Java 调用 Torc
tensorflow基础入门思考一个问题:如何刚好学习TensorFlow类比为一门开发语言，学会语法，api的调用， 原理性掌握。语言的要素:基础数据类型 运算符 流程 字典 数组import tensorflow as tf
# 常量，指定数据类型
data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)
# 变量，指定变量名
data2 = tf.Variable(10
# 如何实现Java调用Torch模型
## 整体流程
以下是实现Java调用Torch模型的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 准备Torch模型 |
| 2 | 导出Torch模型为ONNX格式 |
| 3 | 使用ONNX Runtime加载模型 |
| 4 | 通过Java代码调用模型进行推理 |
## 操作步骤
### 步骤1：准备T
原创
2024-05-27 04:45:32
156阅读
1 CUDA 10.0 安装 win10 下的cuda 安装是非常简单的，和其他程序安装没什么区别，现在 tensorflow 1.13 版本以上 支持 CUDA 10.0 ，这里选取了CUDA 10.0+ CUDNN 7.5 +tensorflow 1.13 + opencv 3.4.0 （1）安装 nvidia 的驱动， 在https://www.geforce.c
# 如何在Java中加载Torch模型文件
作为一名经验丰富的开发者，帮助刚入行的小白实现“java加载torch模型文件”是一项很有挑战性和有意义的任务。在本文中，我会指导你完成这个过程，让你能够顺利加载Torch模型文件。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个加载Torch模型文件的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 我: 请求帮助加
原创
2024-02-26 08:01:49
80阅读
一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
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2023-07-17 09:38:52
178阅读
在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将模型或张量保存到文件中，使用 torch.load 函数从文件中加载模型或张量。具体用法如下：保存模型import torch
# 定义模型
model = ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')在上面的代码中，我们使用 model
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2024-04-23 10:48:47
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1.实验环境Centos7+Python2.7+Java8+Spark1.6+Hadoop2.7+Tensorflow0.12.1 Spark和Hadoop的集群搭建网上教程比较多，这里以最简洁的方法配置集群，针对tensorflow添加的额外配置，我会进行强调(其实地上本没有坑，跌的人多了，也便成了Keng) 1>系统环境环境变量export JAVA_HOME=/hadoop/jdk1
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
91阅读
BigDL是基于Apache Spark的分布式深度学习框架，借助现有的Spark集群来运行深度学习计算，并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。1.1丰富的深度学习支持。模拟Torch之后，BigDL为深入学习提供全面支持，包括数字计算（通过Tensor）和高级神经网络 ; 此外，用户可以使用BigDL将预先训练好的Caffe或Torch模型加载到Spark程序中。1.2极高的性能。为了
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2023-10-09 20:12:38
53阅读
目录1、准备工作（1）下载准备（2）TorchScript（.pt文件）准备2、配置步骤（1）CMake配置（2）手动在VS配置3、踩坑汇总 1、准备工作（1）下载准备下载安装VS2017安装配置OpenCV 可参考博客：VS2017配置opencv教程（超详细！！！），讲的非常详细。安装配置CMake（对于CMake配置法） 可参考博客：Windows下CMake安装教程
下载Libtorch
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2024-05-13 09:56:46
144阅读
前言：前面有专门的讲解关于如何深入查询模型的参数信息本次来解析一下我们通常保存的模型文件 .pth 文件到底内部是什么？一、.pth 文件详解在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数torch.save(model, "my
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2024-08-14 13:40:13
150阅读
深度学习一、机器学习和深度学习机器学习流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用ML机器学习（Machine Learning）：更偏向于人工，传统算法DL深度学习（Deep Learning）：NN→CNNPyTorch分割、检测等DL实质：将人工的事情简单；计算复杂的事情交给计算机优点：简洁、方便、效果好二、知识点1、CV 计算机视觉CV：处理图像、视频数据核心：提特征（提取动物、植物、物品等特
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2023-12-29 21:27:32
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分布式机器学习训练有三个主要的方案，分别是Spark MLlib，Parameter Server和TensorFlow，倒不是说他们是唯三可供选择的平台，而是因为他们分别代表着三种主流的解决分布式训练方法。虽然受到了诸如Flink等后起之秀的挑战，但Spark仍是当之无愧的业界最主流的计算平台。而且为了照顾数据处理和模型训练平台的一致性，也有大量公司采用Spark原生的机器学习平台MLlib进行
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2023-08-08 14:59:41
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# Spark MLlib中模型调用的探讨
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，而其内置的机器学习库MLlib提供了丰富的工具和算法，帮助开发人员高效地构建和应用机器学习模型。在本文中，我们将深入探讨如何在Spark MLlib中调用模型，同时通过代码示例和关系图（ER图）来帮助理解。
## 一、Spark MLlib概述
MLlib是Spark的机器学习库，提供了基本的机器
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，旨在解决大规模数据处理的问题。Spark提供了丰富的API，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。本文将重点介绍Spark在Python中的应用，探讨如何利用Spark进行数据处理、机器学习等任务。
## Spark简介
Spark基于内存计算，能够高效处理大规
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2024-10-02 15:54:53
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导入包的方式 import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer 超参数包括：batch size初始学习率（初始）训练次数（max_epochs）GPU配置GP
目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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