现在大家应该用的都是tensorflow 2.0 以上版本， 这个笔记针对的就是tf2的调试。 之前全网搜了很多keras的调试方法， 根本不得要领， 把简单的事情弄复杂， 很是误人子弟。其实， 只需要一句话， 就可以把keras当成pytorch了，极易调试。tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True) 什么是调试？ 比如我想自定义一个损失
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2023-11-30 09:17:03
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PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型
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2023-09-06 14:06:12
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由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow格式来使用。Keras模型转TensorFlow其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras
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2024-03-07 14:53:02
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# PyTorch 模型迁移到 CPU 的方案
在深度学习项目中，模型的训练通常是在 GPU 上进行的，因为其计算能力远超 CPU。然而，在某些情况下，例如在进行模型推理或部署时，可能需要将训练好的模型迁移到 CPU 上。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现模型的迁移，并提供相应的代码示例。
## 项目背景
近年来，深度学习模型在各种应用中得到了广泛应用，如图像分类、目标检测和自然语
# PyTorch迁移到PaddlePaddle：一个简单的指南
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的开发者开始使用不同的框架来实现自己的模型。PyTorch和PaddlePaddle是两个非常流行的深度学习框架，它们各自有着独特的优势。本文将介绍如何将PyTorch模型迁移到PaddlePaddle，以帮助开发者更灵活地选择和使用框架。
## 迁移流程
首先，我们通过一个流程图来概述整个
原创
2024-07-27 10:46:16
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前言你会发现聪明人都喜欢”偷懒”, 因为这样的偷懒能帮我们节省大量的时间, 提高效率. 还有一种偷懒是 “站在巨人的肩膀上”. 不仅能看得更远, 还能看到更多. 这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识. 这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习了, transfer learning.什么是迁移学习？迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新
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2023-12-24 21:34:43
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温故而知新，可以为师矣！一、参考资料Pytorch模型迁移和迁移学习,导入部分模型参数二、PyTorch之模型迁移和迁移学习1. 测试代码import torch
from torchvision import models
"""
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-f370
您的企业对是否迁移到云中开展了大量调查。 无论您只是希望利用软件即服务，还是要将整个基础架构迁移到云中，将企业迁移至此技术可为您提供多诸多优势。软件即服务软件即服务(SaaS)是指托管在云中的软件应用程序。您可能已经在工作或生活中使用一些这样的应用程序。 SaaS应用程序的一个常见示例是Gmail和Google Docs。 利用SaaS应用程序，您不必将软件安装在个人设备上。您可以让您的雇员登录到
原创
2013-07-30 11:51:03
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使用protobuf-net.Grpc将WCF服务迁移到gRPC非常简单。在这篇博文中，我们将看看它到底有多简单。微软关于将WCF服务迁移到gRPC的官方指南只提到了Gooogle.Protobuf方式，如果你有很多数据契约需要迁移到.proto格式，这可能会很耗时。然而，通过使用protobuf-net.Grpc我们能够重用旧的WCF数据契约和服务契约，而只需要做最小的代码更改。迁移数据契约和服
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2021-01-22 19:40:32
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主要介绍在 windows 10 系统中安装 Anaconda3 的详细过程。Anaconda3安装下载官方下载地址：https://repo.continuum.io/archive/，我使用的是：使用Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe版本安装安装较为简单，基本都是下一步，为了避免不必要的麻烦，最后默认安装路径，具体安装过程略。注意：进行到以下这一步，选择两个。
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2024-09-13 00:33:27
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# PyTorch迁移到移动设备的项目方案
在现代人工智能应用中，移动设备的普及使得在移动端运行深度学习模型成为一个重要的趋势。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它在移动设备上的部署也得到了越来越多的关注。本文将详细说明如何将PyTorch模型迁移到移动设备，包括代码示例，并附上流程图和甘特图。
## 项目目标
本项目的主要目标是将使用PyTorch训练的深度学习模型成功地迁移到移
【导读】：本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比，希望对大家有所帮助。对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，可以说，它对用户不太友好。在过去的几年里，两个主要的深度学习库Keras和Pytorch获得了大量关注，主要是因为它们的使用比较简单。本文将介绍Keras与Pytorch
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2024-05-24 12:49:18
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一、用 Maven 写一个 HelloWorld我们使用 Maven 来创建一个项目，感受一下 Maven 如何使用。先随便找个盘，然后创建一个项目名字。我这里项目名字就用 helloworld 了。（这里注意一下，项目名字要用小写，不要有大写字母）然后我们开始创建这个项目的结构。结构如下最后创建完成是这样的。helloworld 下面只有一个 src 目录。src 下面有两个文件夹，一个是 ma
# 将已有应用迁移到Docker
## 什么是Docker
Docker 是一个开源的容器化平台，可以帮助开发者将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中，从而实现应用程序在不同环境下的快速部署和运行。
相比传统的虚拟化技术，容器化具有更高的效率和更快的启动速度，并且提供了更好的隔离性。
## 为什么要迁移到Docker
将已有应用迁移到Docker有以下几个好处：
- **环境一致性
原创
2024-03-30 04:45:42
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# 将.NET迁移到Java中的指南
在当今的软件开发中，随着需求的变化和技术的升级，许多企业都需要将现有的应用程序从一个平台迁移到另一个平台。尤其是将.NET应用迁移到Java，这一过程不仅是技术上的挑战，同时也是业务上的机遇。本文将为您简要介绍迁移过程中需要注意的事项，并提供相应的代码示例。
## 理解.NET和Java的基本区别
在开始迁移之前，首先需要了解.NET和Java之间的一些
# 将Docker 迁移到其他目录
在使用Docker 的过程中，有时候我们可能需要将 Docker 默认存储目录迁移到其他位置，比如因为磁盘空间不足或者想要将 Docker 存储目录放在更合适的位置等等。本文将介绍如何将 Docker 迁移到其他目录，并提供相应的代码示例。
## 为什么要将 Docker 迁移到其他目录？
Docker 默认将镜像、容器等数据存储在 `/var/lib/d
原创
2024-05-03 03:22:20
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# 将Windows上的MySQL数据库迁移到Linux
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何将Windows上的MySQL数据库迁移到Linux。以下是一个简单的流程图，展示了整个迁移过程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载mysqldump
下载mysqldump --> 导出Windows
原创
2023-12-13 07:16:30
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# 将MySQL数据迁移到Kafka
在实时数据处理和分析方面，Kafka作为一个分布式流处理平台被广泛使用。而许多业务系统的数据仍然存储在传统的关系型数据库中，例如MySQL。为了实现数据的实时处理和分析，我们需要将MySQL中的数据迁移到Kafka中，以便实时监控和分析这些数据。
## 如何实现将MySQL数据迁移到Kafka
### 步骤一：将MySQL数据导入到Kafka
首先，我
原创
2024-06-04 03:49:28
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以前的工作迁移过oracle到Informix、oracle和SQLSERVER、oracle到mysql。 在目前的公司又因为去o的关系，做了大量的迁移工作，栽了不少坑，所以和大家交流一下在迁移的过程中的一些实践。 因为成本预算等多方面的原因，公司决定要去o，在去o之前首先要决定拿什么来替代oracle，拿什么工具将源数据库的数据导到目标数据库，怎么导，等等的问题。导的过程的增量数据怎么处理。
最近谈到版本控制，所有人都在谈Git。当然随意的谈论并不能让你下定决心迁移到Git。这里列出了八条有分量的理由，让你加入Git阵营。
1. 快速
如果你每移动一下鼠标都要等待五秒，是不是很受不了？版本控制也是一样的，每一个命令多那么几秒钟，一天下来也会浪费你不少时间。Git的操作非常快速，你可以把时间用在别的更有意义的地方。
2. 离线工作
在没有
