在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。一、tensorflow模型的跨平台上线的备选方案tensorflow模型的跨平台上线的备
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2024-04-26 18:53:40
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机器学习模型需要数据来训练，但是通常需要对这些数据进行预处理，以便在训练模型时发挥作用。这种预处理（通常称为 “特征工程”）采用多种形式，例如：规范化和缩放数据，将分类值编码为数值，形成词汇表，以及连续数值的分级。在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于预测时应用的特征工程步骤保持相同，这往往就成为一项极具挑战性的任务。此外，放眼当今世界，机器学习模
Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~文章目录导库FM特征组合层定
原创
2023-01-26 18:24:27
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最近在学习FM模块，FM是一个值得学习的模块，可以从上层看到底层。上层就是FM的按扭操作和界面显示，从而调用到FM底层驱动来实现广播收听的功能。看看FM启动流程：如下图： 先进入FMRadio.java类，onCreate初始化一些数据，画出FM界面，启动fm在onStart()方法里启动FMRadioService.java (调用bindToService(this, osc)方法)
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2023-07-10 22:24:51
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一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
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2024-03-20 15:28:22
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在本篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现因子分解机（FM）模型的训练和预测。因子分解机是一种常用于推荐系统的算法，适合于处理稀疏数据。下面是详细的过程描述，包括模型的技术原理、架构解析、源码分析以及案例分析。
### 背景描述
在推荐系统中，用户行为数据通常是稀疏的，比如用户可能只给少数的商品评分。这时，传统的矩阵分解方法难以捕获数据间的潜在关系。因子分解机作为一种有效的模型，可
一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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sagemaker 是aws的托管机器学习的服务，具体的请看什么是 Amazon SageMaker？ - Amazon SageMakerAmazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务。借助 SageMaker，数据科学家和开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将模型
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2024-06-15 17:03:42
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TensorFlow模型实现：UNet模型1.UNet模型# -*-coding: utf-8 -*-""" @Pro
原创
2022-08-24 17:04:33
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手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型一、前言 搭建TensorFlow开发环境一直是初学者头疼的问题，为了帮忙初学者快速使用TensorFlow框架训练出自己的模型，作者开发了一款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具AiSuperTool，可以一键加载数据集训练出模型，支持导出h5、tflite格式的模型文件。二、软件简介 2.1 双击AiSuperTool.exe文件即
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2023-11-20 18:55:14
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在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
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2024-04-15 15:06:25
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导航实验环境数据获取和数据预处理多元线性回归F检验t检验正态性检验多重共线性检验线性相关性检验独立性检验方差齐性检验数据和代码下载参考资料 实验环境anaconda(python 3.6.8)数据获取和数据预处理从Kenneth.R French Data Libratry 获取FF-3因子数据压缩文件，进行解压import pandas as pd
import pandas_dataread
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2024-03-27 22:35:39
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目录0 TensorFlow的建模流程1 准备数据2 定义模型3 训练模型4 评估模型5 使用模型6 保存模型 0 TensorFlow的建模流程尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。但为简洁起见，一般推荐
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2024-05-29 07:55:42
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# 机器学习中的推荐模型 FM
在机器学习领域，推荐系统是一个非常重要的研究方向，它可以帮助我们在海量的数据中找到用户可能感兴趣的内容。在推荐系统中，FM（Factorization Machines）是一种常见的推荐模型，它在处理稀疏数据和特征组合上有很好的表现。
## FM模型介绍
FM模型最初由Steffen Rendle在2010年提出，它是一种基于矩阵分解的模型，可以有效地捕捉特
原创
2024-04-29 05:00:33
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近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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# #作者：韦访 #欢迎大家一起学习 #1、概述TF-slim是tensorflow的一个轻量级库，它将很多常见tensorflow函数进行封装，使的模型的构建、训练、测试都更加简洁，特别适用于构建结构复杂的深度神经网络。github地址为：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim2、下载models模块到htt
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2024-05-13 12:10:39
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基于上一篇在android studio 中已经布置好的环境进行开发。这篇文章是基于手写识别的例子，在tensorflow中搭建一个简单的BP神经网络，在实现手写数字的识别，然后把这个网络生成文件，在android的tensorflow lite中运行。一 在tensorflow 中生成tflite文件我的python是3.6，tensorflow配置的是1.8.0，然后直接上代码。import
我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的，随后的每
原创
2022-07-08 13:02:43
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