Intro本文用于整理数据预处理过程中的常见基础代码，不讲解背景知识。导入常用库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import importlib
import sklearn as sk
from importlib import reload
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2023-08-15 14:29:22
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在实际的机器学习项目中，我们通常需要将训练好的模型保存到磁盘，以便在以后的时间点进行推理或重新训练。同样地，我们也需要从磁盘加载模型以供使用。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用pickle和joblib库将训练好的模型持久化到磁盘，并从磁盘加载模型。1. 使用pickle库持久化与加载模型pickle是Python标准库的一部分，提供了对Python对象的序列化和反序列化功能。我们可以使
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2023-08-04 11:20:09
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saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下，部署新的算法或进行试验，同时还有很高的性能。保持Server端与API不变有什么好处呢？有很多好处，我只从我体会的一个方面举例子说明一下，比如我们需要部署一个文本分类模型，那么输入和输出是可以确定的，输入文本
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2024-07-10 15:25:10
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今天在做一个项目的时候卡在模块导入这个点上了。赶紧回头总结一下一.被导入的文件和工作的脚本在一个目录下1.导入一个.py文件里的功能或参数（导入模块） 先看一下目录结构： module里有两个功能，一个参数，我们要把module里的内容导入到test里（图里的model拼写错误，请忽略~~） data = 'in the test'
def fun1():
pr
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2023-08-30 16:52:33
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# Python加载模型进行分类数据的处理方案
在机器学习和深度学习的应用中，经常需要加载已经训练好的模型来对新数据进行分类。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python加载一个分类模型，并对一组数据进行分类。为此，我们将采用`scikit-learn`库对一个简单的分类问题进行演示。
## 问题描述
假设我们有一个鸢尾花（Iris）数据集，目标是根据花瓣和萼片的尺寸来预测鸢尾花的种类。我们
原创
2024-08-09 11:55:33
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神经网络训练后我们需要将模型进行保存，要用的时候将保存的模型进行加载，PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类：保存加载整个模型和只保存加载模型参数。目录1. 保存加载模型基本用法2. 保存加载自定义模型3. 跨设备保存加载模型4. CUDA的用法1. 保存加载模型基本用法保存加载整个模型保存整个网络模型（网络结构+权重参数）。torch.save(model, 'net.pkl')直接加载整
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2023-09-21 09:01:09
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Resources.Load：使用这种方式加载资源，首先需要下Asset目录下创建一个名为Resources的文件夹（可以不在一级目录，二级目录也可以），这个命名是U3D规定的方式，然后把资源文件放进去，当然也可以在Resources中再创建子文件夹，代码加载时需要添加相应的资源路径。下面是一个简demo，两个预设场景，Cube和scene，其中Cube放在Resource中的Prebs中，而
# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2024-04-14 10:03:40
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5. 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2023-08-02 11:44:27
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pytorch模型的保存和加载、checkpoint其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习~pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式：1. 直接保存加载模型（1）保存和加载整个模型# 保存模型
torch.save(mo
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2023-09-08 23:14:25
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浅谈DirectX的模型加载
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基于DirectX的游戏开发中，人物和模型由针对每个对象的成千上万个多边形组成的，对纹理映射而言这是非常复杂的，假设不加索引的几何图形，而只是用三角形（DirectX的模型基础是三角形）。那将会是一场恐怖的噩梦。所以现在将简单地介绍从游戏程
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2024-05-13 15:21:36
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一、模块的原理 1.模块（module）：一个python文件就是一个模块，里面定义了各种变量，函数，类。 2.模块有3个来源： a、自己写的模块os time random hashlib pymysql xlwt 等 3.import模块的实质 : 就是把这个python文件执行了一遍 4. 查找模块
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2024-05-15 20:15:35
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embedconfig项目介绍一个嵌入式的在线配置系统，和其他分布式配置中心不一样的是，它使用一个servlet的方式集成到javaWeb项目里面，无需中心的配置服务即可实现配置文件热发。他适合给独立分发的各种javaWeb系统提供在线配置的能力，当然我也会在后续考虑如何集成集中式配置中心的实现以及如何无缝切换软件架构软件架构说明安装教程1. 引入项目依赖(通过maven或者gradle)
com
# 加载模型 python 教程
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下加载模型的整体流程。在Python中，我们可以使用一些常用的库来加载机器学习模型，比如TensorFlow、PyTorch等。下面是一个简单的加载模型的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载模型 |
| 3 | 预处理输入数据 |
| 4 |
原创
2024-04-08 03:51:51
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# 加载BERT预训练模型的指南
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型已经成为一种标准的预训练模型。它能够有效地处理一系列NLP任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。本文将介绍如何在Python中加载BERT预训练模型，并提供一个实际的示例，帮助您更好地理解其应用场景。
在辛辛苦苦训练好模型之后，我们想将它保存起来，或我们想使用已经训练完成的模型。那么该如何是实现呢？ 本文参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 本文将以一个CNN模型演示如何保存或加载以训练好的模型。 首先给训练过程：import torch
import torch.nn
import torch.
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2023-09-26 16:03:37
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一、classLoader说明目前主的JAVA应用都是由若干个.class文件组织而成的，当程序在运行时，即会调用该程序的一个入口函数来调用系统的相关功能，而这些功能都被封装在不同的class文件当中，所以经常要从这个class文件中要调用另外一个class文件中的方法，如果另外一个文件不存在的，则会引发系统异常。而程序在启动的时候，并不会一次性加载程序所要用的所有class文件，而是根据程序的需
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2024-09-28 16:07:03
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＜EDEM API案例０2＞Variable Cohesion本案例包括以下几部分：介绍前提问题描述编译设置求解后处理 １－介绍本案例使用自定义接触模型接口，实现颗粒粘连功能，颗粒-颗粒、颗粒-几何体之间粘结力随时间的增加而变大。案例重点：修改颗粒接触模型API；编译、加载颗粒接触模型API；２－前提本案例假定用户熟悉Windows软件界面风格，并对EDEM界面较为熟悉。EDEM版本20
在这篇博文中，我将分享关于“python ONNX加载模型”的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及安全加固等方面。我们将重点解决如何顺利加载ONNX模型，并确保配置和编译过程中没有遇到常见的障碍。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的环境已经配置好。以下是配置环境所需的步骤流程图和Shell命令。
```mermaid
flowchart TD
A[开
# Python中的Logit模型加载
在数据分析和机器学习领域，Logit模型是一种经典的分类模型，用于预测和解释二元变量的发生概率。在Python中，我们可以使用各种库来加载和应用Logit模型。本文将介绍如何使用Python中的Logit模型加载，并提供相关代码示例。
## 什么是Logit模型？
Logit模型，也称为逻辑回归模型，是一种广义线性模型（GLM）。它是一种用于建模和预测
原创
2023-09-25 21:34:02
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