一、前言从2017年起，RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代，发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了，而且由Transformer引来了一股大语言模型热潮。从Bert到GPT3，再到如今的ChatGPT。Transformer实现了人类难以想象的功能，而且仍在不停发展。本文将基于Transformer的Encoder部分，实现文本情感分析任务。二、
前言上篇一招打开vm的console口，让你轻轻松松管理vm。下面讲虚拟机是如何在kvm集群中来去自如。为什么要迁移迁移描述了将虚拟机从一台主机物理机移动到另一台主机的过程。虚拟机迁移可以分为：冷迁移（offline migration）和热迁移（live migration/online migration）为什么要迁移呢？1.负载平衡 - 当主机物理机器过载或其他主机物理机器未充分利用时，可将
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2024-05-27 09:09:31
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本文参考自如下文章  
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2024-05-13 15:10:32
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基于本地存储的kvm虚拟机在线迁移 kvm虚拟机迁移分为4种（1）热迁移基于共享存储（2）热迁移基于本地存储（3）冷迁移基于共享存储（4）冷迁移基于本地存储这里介绍的是基于本地存储的热迁移动态块迁移版本要求qemu版本要求 大于或等于0.12.1（centos6.7或以上都没问题）rpm -qa|grep qemuqemu-kvm-0.12.1.2-2.491.el6_8.1
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2024-05-09 20:11:51
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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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数据的读取 import tensorflow as tf from tensorflow.python import keras from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator class Tra
原创
2021-08-25 14:22:59
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1. 关于ApplicationKeras 的应用模块（keras.applications）提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调（fine-tuning）。当你初始化一个预训练模型时，会自动下载权值到 ~/.keras/models/ 目录下。2. keras内置的Model在 ImageNet 上预训练过的用于图像分类的模型：VGG16
VGG19
Xc
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2024-10-23 20:11:30
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风格迁移原理 可以将VGGNet这样的网络结构看作为输入图像——提取特征——进行分类，而图片风格迁移是输入特征，输出对应这种特征的值。 简单介绍一下我实现风格迁移的基本思路，首先进行图片预处理，定义VGG19用于特种提取，然后复制一张与内容图相同的图片，分别将内容图、风格图、目标图放入神经网络进行特征提取，定义损失是采用均方差计算内容损失，利用Gram矩阵内积运算，运算后特征图越大的数字就会变得更
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2023-08-21 15:32:25
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文章目录迁移学习是什么，为什么要用迁移学习场景一场景二破局之法：迁移学习迁移学习主要的三种手段Keras 可以使用哪些已经训练好的模型模型选择：Inceptionv3实现步骤导入模块加载数据集调整数据集中图片的尺寸数据增强 / 使用简单的原始数据加载 Keras 中的 Inceptionv3 模型模型删改知识迁移第一种手段：Transfer Learning第三种手段：Fine-tune冻结之后
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2024-03-24 10:45:21
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之前做图像分类的项目的时候一直在寻找一个行之有效的迁移学习的实现方法，但是寻找了许久都没有找到。经过我们团队的努力实践最近终于探索出一个有效的方法，这里拿出来跟大家一起探讨一下看看还有那些地方需要改进的。一，背景首先因为迁移学习其实没有理论性的一个定义，所以先解析一下我们所需要实现的迁移学习，我们的图像分类是现实分类中的其中一类物体的垂直分类，细分到具体型号的。然后我们是基于DenseNet201
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2024-04-07 22:52:57
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VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习，它是一个非常强大的深度学习技术，在不同领域有很多应用。动机很简单，可以打个比方来解释。假设想学习一种新的语言，比如西班牙语，那么从已经掌握的另一种语言（比如英语）学起，可能是有用的。 按照这种思路，计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示
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2021-02-06 05:41:00
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Transformer是谷歌在2017年的一篇论文"Attention is all you need"提出的一个seq2seq的模型架构，其创造性的提出了自注意力的思想，可以很好的表达序列中各个单词之间的相互注意力关系。这个模型在NLP领域取得了巨大的成功。此外这个模型架构在最近几年也在CV领域取得了令人瞩目的进展，在图像识别，目标检测等方面都达到或超过CNN模型的性能。因此Transforme
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2024-07-07 06:50:43
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虚拟化技术的明珠 VMotion实时迁移详解作者：小蚁 虚拟化正在改变人们对计算机的认识，说起虚拟化，VMotion估计是给人印象深刻的诸多亮点中的一个。VMware公司一直在虚拟化技术中占据领先的地位。因此VMware VMotion就好像站在了VMware这个巨人的肩膀上一样，在实时迁移技术领域，立于高峰之巅。VMware VMotion概述 VMware V
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2024-09-13 20:35:26
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导读使用Keras进行迁移学习，从实际
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2021-07-19 09:30:22
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# 使用Python Keras实现迁移学习：深入了解Inception模型
在当前的深度学习领域，迁移学习是一种非常有效的方法。借助迁移学习，开发者可以在一个任务上训练模型，然后将其应用于另一个相关任务，而不需要从头开始训练。本文将详细介绍如何使用Keras框架实现基于Inception模型的迁移学习。
## 迁移学习流程
以下是实施迁移学习的基本步骤：
| 步骤 |
DL4J: Keras模型导入Keras模型导入为导入最初用Keras配置和训练的神经网络模型提供了例程，Keras是一个流行的Python深度学习库。一旦你的模型导入到DL4J，我们的整个生产栈是由你来处理的。我们支持导入所有的Keras模型类型、大多数层和几乎所有的实用功能。请在这里查看支持的Keras特性的完整列表。入门：在60秒内导入一个Keras模型要导入Keras模型，首先需要创建和序
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2024-04-28 22:51:35
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函数式（Functional）模型函数式模型称作Functional，但它的类名是Model，因此我们有时候也用Model来代表函数式模型。Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Seq
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2024-04-19 08:44:47
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 17:12:12 2018这是用keras搭建的vgg16网络这是很经典的cnn,在图像和时间序列分析方面有很多的应用@author: lg"""#################import kerasfrom keras.datasets import c
原创
2023-01-13 05:58:27
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StyleTransfer-PyTorch风格迁移Content lossStyle lossTotal-variation regularization结果链接 在上次的Network Visualization之后，这次接着是Style Transfer，选择的还是PyTorch版本，个人认为这次代码还是比较简单有趣，也是直接在StyleTransfer-PyTorch.ipynb编写完成的
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2024-07-29 16:54:17
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1.比较使用单线程文件服务器读取文件和使用多线程服务器读取文件有什么不同。花费15ms来接收请求、调度该请求并且完成其它必须的处理工作，假定需要的数据存放在主存储器的缓存中。如果需要磁盘操作，就需要额外多花75ms在磁盘操作的过程中线程处于睡眠状态。如果服务器采用单线程的话，它每秒能处理多少个请求？如果采用单线程呢？
答: 在单线程情况下，命中cache
