文章目录： 目录1. 三种定义模型的方式2. 三种方式使用的优先级3. 三种模型的定义方式3.1 Sequential API3.2 Functional API3.3 Subclassing API4. 训练模式（training mode）和推理模式（inference mode）下模型的使用4.1 Keras Sequential 方式构建的模型4.2 Keras Functional AP
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2024-08-06 14:17:52
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TensorFlow2的建模流程
1. 使用Tensorflow实现神经网络模型的一般流程
2. Titanic生存预测问题
2.1 数据准备
2.2 定义模型
2.3 训练模型
2.4 模型评估
2.5 使用模型
2.6 保存模型
参考资料
在机器学习和深度学习领域，通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用
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2024-03-19 00:09:13
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小数量数据读取这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集:1,储存在常数中2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值使用常量 training_data = ...
training_labels = ...
with tf.Session():
input_data = tf.constant(training_data)
input_labels = tf.constan
作者：何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制） 像Dataset API同时支持从内存
# NLP测试用例生成模型
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP领域中，测试用例生成是一个重要的任务，用于评估和验证NLP模型的性能。生成高质量的测试用例对于确保NLP模型的准确性和可靠性至关重要。
在本文中，我们将介绍一个NLP测试用例生成模型，并给出相应的代码示例。这
原创
2024-03-13 05:26:33
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文章目录1. TensorFlow Serving安装1.1. 拉取镜像1.2. 下载官方代码1.3. 运行TF Serving1.4. 客户端验证2. 将ckpt模型转换为pb模型3. 模型部署4. 多模型部署4.1 多(单)用户单模型4.2 多(单)用户多模型4.3. 接口请求5. 新增模型6. 可能出现的错误错误1错误2错误3错误4错误5错误6错误7错误8 TensorFlow Serv
0. 前提本文针对场景识别，其中采用的模型是mobilenet_v2，如有需要，可替换成其他tf-slim支持模型；1. 准备工作（1）tf-slim源码git clone 官方代码仓：https://github.com/tensorflow/models（2）准备完成自己的场景数据集我的数据集结构如下：2. 将数据集转成tfrecord格式操作均在slim文件夹下 （1）在datasets文件
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2024-04-01 10:38:36
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登录页面测试用例编写 功能性用例设计点：输入已注册的用户名和正确的密码，验证是否成功登录输入已注册的用户名和不正确的密码，验证是否成功失败，且提示信息正确输入未注册的用户名和任意密码，验证是否登录失败，且提示信息正确使用未激活账户登录，验证是否登录失败使用被停用用户登录，验证是否登录失败用户名和密码两者都为空，验证是否登录失败，且提示信息正确用户名和密码两者之一为空，验证是否登录失败，并且提示信
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2023-12-20 21:53:55
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由于很多时候我们在一个新的网络中只会用到一个已训练模型的部分参数，即迁移学习。 那么，如何加载已训练模型的部分参数到当前网络。一、当前网络加载已训练模型相同name scope的变量方法1. 手动构建与预训练一样的部分图将需要fine tune的变量的name scope命名为与模型中的name scope相同，然后使用如下代码将模型参数加载到当前网络。tf.train.Saver([var fo
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2024-01-05 21:18:41
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数据读取TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。目录数据读取供给数据(Feeding)从文件读取数据
文件
From:http://www.51testing.com/html/49/n-837549.html
用户模型
用户的行为主要分为两部分来考虑，一是针对一类特定角色的用户，二是针对整个用户群体。通过一组图形来描述用户的行为、操作路径以及系统各部分的使用率，此种方法称之为用户模型（或者系统使用模型）。
用户模型表示的是系统的使用场景，更准确的说是一个特定时间段的系统使用情况。操作路径是用户模
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精选
2013-02-27 14:33:47
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支付功能怎么测试？
功能测试：
正常完成支付的流程；
支付中断后继续支付的流程
支付中断后结束支付的流程
单订单支付的流程
多订单合并支付的流程
余额不足；金额的最小值
未绑定银行卡
密码错误
密码错误次数过多
找人代付
弱网状态下，连续点击支付功能功能，会不会支付多次
有优惠券、折扣、促销价进行结算是否正确
不同终端上支付：包括PC端的支付、笔记本电脑的支付、平板电脑的支付、手机端的支付等
不同
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2023-10-04 21:15:55
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安装python 依赖 pip install torch transformers accelerate sentencepiece python代码，设计一个测试用例 from transform
原创
2024-10-15 15:42:14
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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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模板怎么写用例？上面所说的都是很粗略的测试用例怎么写，详细点说就是比如一个登陆页面，我们需要关注以下几个维度来编写测试用例模板用例编号测试模块用例名称（测试项目）前置条件操作步骤预期结果测试结果重要程度更新时间测试人员能否接口自动化能否 UI 自动化备注信息项目代码-需求代码-用例编号可以写被测试的模块名称可以按照功能划分该测试用例要准备的数据以及要准备的一些前置操作
原创
2021-07-07 10:31:10
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已经好几次去网上找现成的改一下用了，那我还不如自己备一份儿。文章目录ServerClientepollServer #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include
原创
2022-03-30 16:48:00
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文章目录模板怎么写用例？上面所说的都是很粗略的测试用例怎么写，详细点说就是比-用例编号可以写被测试的模块名称可以按照功能划分该测试用例要准备的数据以及要准备的一些前置操作1.第一步操作2.第二步操作3.第三步操作PASS 或者 FAIL 或者 W
原创
2022-01-15 15:23:09
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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大模型事实核查测试介绍 大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面： 事实理解：大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息
原创
2023-12-12 14:33:42
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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TesnsorFlow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(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
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2024-06-07 05:52:46
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