作者：温柏甫因为 WebAssembly 的出现，很多的编程语言被带到了 Web，进入了更多前端er的视野，Rust 就为其中之一。本文将使用 Dodrio 来 渲染十万个待办事项并随机消灭一半(?灭霸本霸)，抱着学习使用的心态顺带测试一下它的速度。
Dodrio 是一个用 Rust 和 WebAssembly 编写的虚拟 DOM 库。它利用了 Wa
最近在做一些工程部署和传统算法的工作，遇到写坑，写些解决办法记录一下：很多时候我们会面临在一台机器上进行编译和打包，在另外一台机器或者集群上进行部署，而机器与机器之间的gpu设备是不同型号的情况，这个时候做深度学习推理的时候会出现初始化加载很慢的情况，或者有二次加载的情况，这篇小博文就是讲如何解决的．由于CUDA的JIT Compile(即时编译)机制，是为了应对未来没发布的gpu硬件时也能顺滑的
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2024-03-17 13:14:08
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背景之前已经写过TensorFlow图与模型的加载与存储了,写的很详细,但是或闻有人没看懂,所以在附上一个关于模型加载与存储的例子,CODE是我偶然看到了,就记下来了.其中模型很巧妙,比之前numpy写一大堆简单多了,这样有利于把主要注意力放在模型的加载与存储上.解析创建保存文件的类:saver = tf.train.Saver()saver = tf.train.Saver() ,即为常见保存模
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2024-07-28 16:27:25
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git链接参考链接训练模型#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Mar 16 22:26:43 2019@author: lg"""#coding=utf-8 # 载入MINIST数据需要的库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...
原创
2023-01-13 08:53:43
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训练模型import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltmoney=np.array([[109],[82],[99], [72], [87], [78], [86], [84], [94], [57]]).astype(np.float32)click=np.array([[11], [8], [8]
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2023-01-16 07:34:39
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本节介绍TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式一、持久化代码实现TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TensorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant
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2024-07-21 10:59:13
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1.模型的保存（代码）import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据(可以是某盘的绝对路径)（我的数据存储在运行路径下）
#mnist = input_data.read_data_sets('C:\\Users\\ZSl\\Documents\\MNIST_data'
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2024-04-06 09:58:19
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在使用Tensorflow时，我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型，因此，作此笔记记录下来。 TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如：saver.save(sess, "/Model/model"), 执行
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2023-10-12 11:34:24
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模型保存和加载目的：当模型训练过程中，服务器宕机了，这个时候为了不浪费之前训练过的次数得到的权重和偏置值（这里用线性回归模型举例），需要的到最近时间点的一个权重和偏置，然后开始继续训练。• tf.train.Saver(var_list=None, max_to_keep=5)var_list：指定要保存和还原的变量。它可以作为一个dict或一个列表传递max_to_keep：指定要保存的最近检查
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2024-04-02 15:29:39
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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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在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。你的训练集具有大量与数据
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?所以到目前为止，我们只使用了适合内存的数据集，但深度学习系统通常在不适合 RAM 的非常大的数据集上进行训练。使用其他
# Java加载TensorFlow模型的指南
随着深度学习的快速发展，TensorFlow作为一个广泛使用的开源深度学习框架，已经越来越普遍。虽然大多数使用TensorFlow的人是通过Python接口进行，但在某些情况下，使用Java进行模型加载和推断也变得非常重要。本文将展示如何在Java中加载TensorFlow模型，并进行推断，帮助您踏上使用机器学习的旅程。
## 安装TensorF
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2024-10-16 03:32:20
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12017.08.22 12:01:17字数 1,677阅读 43,984上一篇文章tensorflow 实现端到端的OCR：二代身份证号识别实现了定长18位数字串的识别，并最终达到了98%的准确率。 但是实际应用场景中，常常需要面对无法确定字串长度的情况，这时候除了需要对识别字符模型参数进行训练外，还需要对字符划分模型进行训练，本文实现了上文提到的方法2，使用LSTM+CTC识别不定
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2024-07-09 12:10:28
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利用tensorflow搭建模型并保存时，保存模型的方法为saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, model_path + model_name)这样会在model_path路径下得到3个名为model_name的文件和一个checkpoint文件，例如，model_name=alexnet201809101818，则会得到如下四个文件 .data-0
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2024-06-09 08:27:10
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# Java TensorFlow 加载模型指南
在现代机器学习中，TensorFlow 是一个广泛使用的开放源代码库，它支持多种编程语言，包括 Python 和 Java。对于刚入行的小白来说，学习如何在 Java 中加载 TensorFlow 模型可能有些挑战。本文将会详细讲解这个过程，包括具体步骤、所需代码和说明。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下整体的流程。下面是加载 Ten
# 如何使用 Python 加载 TensorFlow 模型
TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，它可以帮助我们构建和训练复杂的模型。在实际应用中，当模型训练完成后，我们需要能够方便地加载并使用这些模型。本文将详细介绍如何在 Python 中加载 TensorFlow 模型，并提供具体的代码示例，帮助你一步一步完成这个过程。
## 整体流程概述
下面是加载 TensorFlo
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2024-08-08 10:23:57
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在如今的大数据时代，如何将深度学习与大规模数据处理结合起来，成为了业界热点议题之一。Spark作为流行的大数据处理框架，而TensorFlow则是深度学习领域的领先框架，将这两者结合能够有效提升模型的训练和推理能力。在此背景下，了解如何在Spark中加载TensorFlow模型显得尤为重要。
### 适用场景分析
Spark加载TensorFlow模型的适用场景主要包括：
- 需要对高维大规模数
目录1、TFRecord介绍2、TFRecord格式数据文件处理过程3、TFRecord格式4、生成TFRecord格式数据5、TFRecord数据文件解码6、解码并生成Dataset数据集7、查看第一批元素1、TFRecord介绍TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集中存储格式，TFRecord是一种二进制文件。将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可
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2024-09-13 10:05:30
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TensorFlow支持多种模型格式，但最常见的两种是SavedModel和HDF5（对于Keras模型），本文简要介绍了TensorFlow中最常见的两种是SavedModel和HDF5的模型，并给出了详细的代码示例。
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2024-08-19 22:43:37
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