We are now trying to deploy our Deep Learning model onto Google Cloud. It is required to use Google Function to trigger the Deep Learning predictions. However, when pre-trained models are stored on cloud, it is impossible to get the exact directory p…
First of all, install Prettier extension: "Pettier - Code formatter". The open the VSCode setting: cmd + , Search for "format": and enable "Format On Save" Add .prettierrc file: { , "semi": true, "singleQuote&q…
很多经典的问题可以搜索出来,但是一些很小的问题网上却没有答案 (这是最令人发狂的,这么简单,网上居然连个相关的信息都没有给出) (就比如我想保存后自动格式化,但网上的大部分都是如何取消保存后自动格式化,真的气死) 其实发现自己入门了一点,解决这些问题完全不是问题 我开始慢慢看vs code里面的设置,一个一个勾选后看settings.json里面的变化,以及实际的效果 使用vs code在代码格式化遇到的问题 Format On Paste /对粘贴进行格式化 Format On Save /对…
# SavedModelBuilder 类提供了保存多个MetaGraphDef的功能 # MetaGraph是一个数据流图,加上它的关联变量,资产和标签 # 一个MetaGraphDef是一个协议缓冲表示区 # 一个signature是计算图的输入和输出表示 # 如果assets需要被保存或者写入到磁盘上,当第一个MetaGraphDef被加载的时候 # asset就可以被提供 # 如果多个MetaGraphDef有相同的名字,只有第一个名字能够被持久化 # 每一个MetaGraphDef必须…
自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work…
People commonly tend to put much effort on hyperparameter tuning and training while using Tensoflow&Deep Learning. A realistic problem for TF is how to integrate models into industry: saving pre-trained models, restoring them when necessary, and doin…
获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens…
前言 至于为什么写这个教程,首先是为了自己学习做个记录,其次是因为Tensorflow的API写的很好,但是他的教程写的太乱了,不适合新手学习.tensorflow 1 和tensorflow 2 有相似之处但是不兼容,tensorflow 2将keras融合了.TensorFlow 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.图中得节点(Nodes)表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的…
学习RNN时原理理解起来不难,但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向.现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程. 一.深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,主要应用领域: 对话系统 - 聊天机器人(小冰) 情感分析 - 对一段文本进行情感识别(我们一会要做的) 图文映射 - CNN和RNN的融合 机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言,现在谷歌做的太牛了 语音识别 - 读懂人类的语音,如现在的正火…
实验介绍 数据采用Criteo Display Ads.这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features. Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分. 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用到的值都跟某一批数据的整体统计结果有关,换一批数据后标准化就程度就不一样了. 而对于离散型分…