tensorflow2.0中模型的加载更加便捷。 我在github上新建了一个有关ner的项目，其中有对tensorflow2.0的api的一些详细使用。我们这里说一下几个保存权重的方法： 假如当前建立的模型代码如下：import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
def get_model():
# Create a simple m
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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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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解决方案：主要由于Tensorflow 版本过低导致的问题 。 之前看过其他的技术文章，他们的建议是使用 Tensorflow 2.2.0 。 但是，我个人的想法是： 由于机器学习是个日新月异的东西，并且Tensorflow 2 也是一个正式出道没多久的工具。大家还是尽量保持版本的最新。 这东西，甚至关系到性能问题，不是一两倍。甚至有可能达到几万倍，几十万倍都是有可能。 当前问题下： 升级前 ：
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2024-04-25 21:51:20
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TensorFlow是机器学习中使用很多的一个框架，最近开始学习TensorFlow，记录一下安装的过程。一、TensorFlow的安装Python的安装此处不再赘述。在装好Python和pip的前提下(笔者Python的版本为3.7)，首先“win+R”输入“cmd”打开命令提示符。输入pip install tensorflow,此时pip开始下载TensorFlow，这一步时间可能较长，请耐
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2024-04-12 04:50:35
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前言 本文介绍在Windows平台下，使用Anoconda简单安装cpu版tensorflow的方法。此方法能够一键安装常用机器学习所需的科学计算包，免去了手动配置python环境变量的过程，适合初学者入门学习。 本文是笔者第一篇博客，希望能帮助大家解决遇到的问题，欢迎与我交流，望不吝指正。安装环境Windows 10 64位python 3.5.2Anocoda 4.2.0tens
简介关于TensorFlow的安装，请参考win10便捷安装TensorFlow2——使用Anaconda。对于不熟悉DNN的同学，直接上复杂的概念不容易上手，我觉得还是先来点简单的。本文就是使用TensorFlow2实现在屏幕上输出“Hello World”字串的功能。即使是这么一个简单的程序，中间还是有一些小问题，一并解决。代码这是第一版代码，使用的TensorFlow v1.0版本代码，网上
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2024-07-15 22:50:01
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Tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，随后进行模型训练。tensorflow官网给出了以下三种方法来加载数据。 – 预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据。 – 填充数据：python产生数据，再把数据填充后端。 – 从文件中读取数据：从文件中直接读取，让队列管理器从文件中读取数据。一、预加载数据x1 = tf.constant([[2,
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2024-03-21 11:02:56
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nginx启动配置加载性能分析(一)-作为http服务器 本文测试了在配置文件规模较大时, nginx作为http服务器的启动速度, 并分析耗时原因。 结论: 1. nginx初始化中影响性能点在于listen IP:PORT, 其中port的汇聚会造成初始化速度变得很慢 2. 对于server_name的初始化相当快, 对初始化性能无影响 一、测试内容脚本创建3类配置文件,
记录一下跑程序遇到的问题，也算是自己的总结问题1：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘variable’
解决办法：
方法一：官网搜索全局变量函数
https://www.tensorflow.org/api_docs/python
方法二：直接修改
将tf.placeholder改成tf.compat.v1.placeho
TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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最近在看TF2.0的内容，顺便把以前的内容也做下笔记，以便查阅。所有程序在不注明的情况下，默认使用tensorflow1.14版本。数据加载是训练模型的第一步，合理的数据加载方式虽然不会对模型效果有促进作用，但是会大大加快训练过程。TensorFlow中常用的数据加载方式有四种：内存对象数据集，在学习阶段最常见的数据加载方式，在session中直接用字典变量feed_dict给变量喂数据，这种方式
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2024-02-22 16:00:48
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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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Glide图片库，相必大家用的不能再熟了，但是不知道小伙伴们有没有遇到gif加载卡顿，或者gif它变成了静态图，它不动了，这个是没法忍受的，glide全程都是java写的所以在加载gif的时候占用的内存就比较大，应用层渲染解析gif源文件相对于底层又比较慢，最终导致卡着不动了，这个是无法忍受的，所以怎么对gif这一块进行优化呢，既然进程的堆内存不能用太多，那么是否可以将gif的内存占用放在直接内存
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2023-10-10 13:53:47
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Lazy Load 是一个用 JavaScript 编写的 jQuery 插件. 它可以延迟加载长页面中的图片. 在浏览器可视区域外的图片不会被载入, 直到用户将页面滚动到它们所在的位置. 这与图片预加载的处理方式正好是相反的.
在包含很多大图片长页面中延迟加载图片可以加快页面加载速度. 浏览器将会在加载可见图片之后即进入就绪状态. 在某些情况下还可以帮助降低服务器负担.
Demo页面:
基
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2023-06-25 23:55:50
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# Android Studio加载很慢的原因与解决方法
在使用Android Studio进行开发时，有时会遇到加载很慢的情况，这会影响我们的开发效率。本文将介绍造成Android Studio加载缓慢的一些原因，并提供一些解决方法。
## 原因分析
### 1. 硬件配置不足
Android Studio对硬件配置有一定要求，如果你的电脑配置较低，就会导致加载速度变慢。建议至少配置8G
原创
2024-07-01 05:38:10
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WordPress受欢迎的主要原因之一是其插件存储库。 您有一个插件可以执行几乎所有操作- 集成社交共享按钮 ，管理邮件列表或创建静态html文件等。还有一些插件可以优化博客的速度和性能。 对于包含大量图像的页面，有必要优化图像以获得最佳性能并防止页面缓慢加载 。 以下是一些推荐的WordPress插件，用于优化图像并提高网站的速度和性能 。 Hammy优化了页面内容的图像。 它会根据您的
Dll可以说是Windows下面相当常用的文件类型了。从功能上来讲，它相当于一个可执行程序，它是经过编译和链接而生成的，里面封装好了各种导出给用户的函数或者类。 这篇文章不会讲dll里面是什么样的格式，也不会介绍如何写一个dll。我主要想分享一下，dll加载的几种方式，以及加载dll失败的几个原因。1. dll加载方式 dll加载方式大致可以分为3类：静态加载、动态加载和延迟加载。
# Android Studio加载项目很慢？这里有解决方案！
在使用Android Studio进行开发时，我们可能会遇到加载项目速度慢的问题，这会严重影响开发效率。本文将提供一些实用的技巧和代码示例，帮助你解决这个问题。
## 原因分析
首先，我们需要了解导致Android Studio加载项目慢的原因。常见的原因包括：
1. **项目文件过大**：项目中包含大量资源文件或代码文件，导
原创
2024-07-29 07:45:57
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# 如何提高 MySQL LOAD 数据效率
## 引言
在开发过程中，数据加载是一个非常重要的环节。如果加载效率过低，会导致应用延迟、资源浪费、用户体验下降，特别是在处理大量数据时。本文将向您详细介绍如何使用 MySQL 的 LOAD DATA INFILE 语句高效加载数据，并解决加载速度慢的问题。
## 整体流程
以下是数据加载的主要步骤：
| 步骤
