在上一节训练手写训练集的模型中，每次运行，得到的模型参数都不同？这是什么原因造成的呢？答：一方面是因为神经网络的损失函数是一个复杂的非凸函数，使用梯度下降法只能是尽可能的去逼近全局最小值点，另一方面由于每次训练时批次中的数据元素是随机的, 到达最小值点的路径也不同，所以每次运行的结果都不同, 但相差不大。 那如何保存这些训练好的模型参数呢？保存训练好的模型参数可以使用 Sequential 模型中
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2024-02-17 08:31:02
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Hadoop 系列之一：HDFS简介简介HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统。 HDFS有很多特点：① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 ② 运行在廉价的机器上。 ③ 适合大数据的处理
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2023-08-18 22:51:48
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文章目录一 RDD Key -Value类型转换算子1 groupByKey（1）groupByKey 和 groupBy的区别（2）groupByKey 和 reduceByKey 的区别2 aggregateByKey3 foldByKey4 combineByKey（1）数据转换（2）四者的联系与区别-源码reduceByKeyaggregateByKeyfoldByKeycombineB
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2024-02-20 13:36:08
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# 如何将Spark保存到HDFS
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，下面是保存Spark数据到HDFS的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 保存数据到HDFS |
接下来，我们将详细说明每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 具体操
原创
2024-05-24 05:13:38
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在2019年3月的北京云栖峰会上，阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS，为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力，降低用户TCO。阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题，用户无须花费精力维护和优化底层存储。云时代，通过借助虚拟化技术，大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩。但是作为数据底
一、 基于终端指令的持久化存储保证爬虫文件的parse方法中有可迭代类型对象（通常为列表or字典）的返回，该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化操作执行输出指定格式进行存储：将爬取到的数据写入不同格式的文件中进行存储：
scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.json
scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.xml
sc
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2024-10-21 18:41:37
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3.The Hadoop Distributed File System 3. The Hadoop Distributed File System
3.1. The Design of HDFS HDFS设计的针对对象：适合流式访问的超大文件、在使用便宜的硬件搭建的集群上运行。 HDFS不足： 低延迟数据访问（Hbase是个好选择）、小文件多的时候出现问题（HDFS将文件Meta信
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2024-07-26 12:58:24
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文件构成由TensorFlow保存的训练模型文件由四个文件组成：.
├── checkpoint
├── v18.ckpt-2333.data-00000-of-00001
├── v18.ckpt-2333.index
└── v18.ckpt-2333.meta每个文件的内容为：文件描述checkpoint指示文件夹中多个不同训练结果的属性，即如果在训练过程中保存了多次相同模型，在checkp
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2023-10-01 12:03:36
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目录二、模型加载三、一些注意的情况1.保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练2.加载pytorch预训练模型3.保存多个模型到一个文件4.关于torch.nn.DataParallelpytorch有两种模型保存方式：1.保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net# 保存和加载整个模型
torch.save(model_object, 'resnet.p
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2023-10-31 23:30:10
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我们在上线使用一个算法模型的时候，首先必须将已经训练好的模型保存下来。tensorflow提供了两种保存模型的方式，一种是使用tf.train.Saver函数来保存TensorFlow程序的参数和完整的模型结构，保存的文件后缀为 “.ckpt”；另一种方式是将计算图保存在一个 “.pb” 文件中。使用tf.train.saver()进行模型的保存保存 在创建Saver对象时，有一个参数我们经常会用
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2024-01-29 02:05:55
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1. TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的持久化模型是什么。从TensorFlow 0.11版本（含）起，我们持久化保存训练模型后，在模型保存目录中一般会出现下面四个文件：.meta文件：保存了网络（模型）的计算图，包括所有的变量（variables）、操作（operations）、集合（collections）等信息.data-00000-of-00001
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2024-02-26 20:49:38
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原创
2021-07-22 11:40:02
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文章目录一、关于 Hadoop 的 hdfs1、hdfs 中的节点2、分布式存储4、java 连接 hdfs5、hdfs 读取流程6、hdfs 写入流程总结 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、关于 Hadoop 的 hdfs 1、hdfs 中的节点从节点（data node）负责存储数据： 数据节点具有储存数据、读写数据的功能， 其中存储的数据块（block）比较类似于硬
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2023-09-04 15:51:20
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简介HDFS(Hadoop Distributed File System) Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文实现的。论文为GFS( Google File System ) Google文件系统。（中文，英文）HDFS有很多特点：保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复、自动切换。副本默认存3份。可以运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默
文章目录前言模型训练完整步骤模型保存与加载GPU训练“借鸡生蛋“模型使用 前言我们这边还是以CIARF10这个模型为例子。 现在的话先说明一下，关于CIARF10的一个输出这个是一个十分类的模型，所以输出结果是一个矩阵一个tensor其中它的shape是你的(batch_size,10)这样的结果。假设你的batch_size = 1 那么你得到的结果应该是[[1,2,3,4,5,6,7,8,9
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2024-07-23 09:51:14
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在Keras中，我们常用到的保存模型的方式有四种：model.save() model.save_weights() model.to_json() model.to_yaml()1.1 model.save()这种方法是将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，具体的方法：save_path = r'F:\kerasdataset\mnist_test.h5' model.save(sav
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2024-04-16 17:03:09
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一、RDD算子
RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。二、准备工作（一）准备文件1、准备本地系统文件在/home目录里创建words.txt
2、把文件上传到HDFS将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
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2023-08-18 22:38:22
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为了让训练结果可以复用，需要将训练得到的神经网络模型持久化，也就是把模型的参数保存下来，并保证可以持久化后的模型文件中还原出保存的模型。1. 保存模型tensorflow提供了一个API可以方便的保存和还原神经网络的模型。这个API就是tf.train.saver类。import tensorflow as tf
# 保存计算两个变量和的模型
v1 = tf.Variable(tf.random
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2024-02-23 15:43:05
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Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为 HBase 等工具提供了基础，源于谷歌的GFS。1 基本原理HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）。名称节点作为中心
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2024-03-05 04:00:10
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2019-07-26 14:37:00
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