Use trained sklearn model with pyspark   from pyspark import SparkContext import numpy as np from sklearn import ensemble def batch(xs): yield list(xs) N = 1000 train_x = np.random.randn(N, 10) train_y = np.random.binomial(1, 0.5, N) model = ensemble…

边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat…

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型 首先我们创建模型并训练数据:…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…

# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> from pyspark.ml.feature import StringIndexer >>> from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifi…

1首先是sklearn的官网:http://scikit-learn.org/stable/ 在官网网址上可以看到很多的demo,下边这张是一张非常有用的流程图,在这个流程图中,可以根据数据集的特征,选择合适的方法. 2.sklearn使用的小例子 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors…

训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步. 比如,我们根据房源样本数据训练了一下房价模型,当用户输入自己的房子后,我们就需要根据训练好的房价模型来预测用户房子的价格. 这样就需要在训练模型后把模型保存起来,在使用模型时把模型读取出来对输入的数据进行预测. 这里保存和读取模型有两种方法,都非常简单,差别在于保存和读取速度的快慢上,因为有一个是利用了多进程机制,下面我们分别来看一下. 创建模型 首先我们创建模型并训练数据:…

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc…

The complete .ipynb file can be download through my share in onedrive:https://1drv.ms/u/s!Al86h1dThXMNxDtq_wkOF1PNARrl?e=WvRNaI All the materials come from the Machine Learning class in Polyu,HK. I promise that I just use and share for learning and n…

Character level language model - Dinosaurus land Welcome to Dinosaurus Island! 65 million years ago, dinosaurs existed, and in this assignment they are back. You are in charge of a special task. Leading biology researchers are creating new breeds of…

An end to end implementation of a Machine Learning pipeline SPANDAN MADAN Visual Computing Group, Harvard University Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT   Link to Github Repo   Section 1. Introduction Background In the fall o…

转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. This is part 4, the last part of the Recurrent Neural Network Tutorial. The previous parts are: Recurrent Neural…

http://deeplearning4j.org/lstm.html A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs Contents Feedforward Networks Recurrent Networks Backpropagation Through Time Vanishing and Exploding Gradients Long Short-Term Memory Units (LSTMs) Capturing Dive…

Recruit Coupon Purchase Winner's Interview: 2nd place, Halla Yang Recruit Ponpare is Japan's leading joint coupon site, offering huge discounts on everything from hot yoga, to gourmet sushi, to a summer concert bonanza. The Recruit Coupon Purchase Pr…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3) Introduction Link to Part 1Link to Part 2 In this post, we’ll go into summarizing a lot of the new and important develo…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

前两周的作业主要是关于Factor以及有向图的构造,但是概率图模型中还有一种更强大的武器——双向图(无向图.Markov Network).与有向图不同,双向图可以描述两个var之间相互作用以及联系.描述的方式依旧是factor.本周的作业非常有实际意义——基于马尔科夫模型的图像文字识别系统(OCR) 图像文字识别系统(OCR)在人工智能中有着非常重要的应用.但是受到图像噪声,手写体变形,连笔等影响基于图像的文字识别系统比较复杂.PGM的重要作用就是解决那些测量过程复杂,测量结果不一定对,连续测…

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

jare用java实现了论文<Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions>中提出的算法——基于半监督的递归自动编码机,用来预测情感分类.详情可查看论文内容,代码git地址为:https://github.com/sancha/jrae. 鸟瞰 主函数训练流程 FineTunableTheta tunedTheta = rae.train(params);// 根据参数和数据训练神经网…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

WebDNN:Web浏览器上最快的DNN执行框架 为什么需要WebDNN? 深层神经网络(DNN)在许多应用中受到越来越多的关注. 然而,它需要大量的计算资源,并且有许多巨大的过程来设置基于执行环境的硬件加速,如 GPGPU. 因此,为终端用户提供DNN应用非常困难. WebDNN通过使用Web浏览器作为无安装的 DNN 执行框架来解决此问题. 该框架优化了经过训练的DNN模型,以压缩模型数据并加快执行速度,并使用新颖的JavaScript API(如WebAssembly和WebGPU)执行,…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它…

前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data (2)Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 网上也已经有了上述文章的翻译,推荐…

Expected OutputTrigger Word Detection Welcome to the final programming assignment of this specialization! In this week's videos, you learned about applying deep learning to speech recognition. In this assignment, you will construct a speech dataset a…

在tensorflow1.8之后的版本中,tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件,该组件存在的意义在于,你可以读取pb文件,并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩,其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理.这样的操作方式就不同于你生成一个pb文件,然后单独用tensorrt的其他工具等等进行操作的方式了. 不同版本的tensorrt,其改动还是较多的,本文是基于tensorrt-integration-speeds-tensorfl…

Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks 作者信息:Kai Sheng Tai Stanford UniversityRichard Socher MetaMindChristopher D. Manning Stanford University 数据: 1)Stanford Sentiment Treebank 情感分为五类 2)Sentence Involvi…

What's It Do? The application consists of two components: A Custom Vision Service project that allows you to build a custom image classifier to detect bacon in a photo. An Azure Web App to display a web interface for users to submit photos. Configura…

[原文链接] Background removal with deep learning   This post describes our work and research on the greenScreen.AI. We’ll be happy to hear thoughts and comments! Intro Throughout the last few years in machine learning, I’ve always wanted to build real ma…

online deployable ,install k8s 代码 Kubeflow有三个核心组件 TFJob Operator 和 Controller: 作为Kubernetes的扩展,来简化分布式TensorFlow工作负载的部署. 通过Operator,Kubeflow能够自动化的配置 master服务器,工作服务器和参数化服务器配置. TFJob可用来部署工作负载. OPeratpor $ kubectl describe deploy tf-job-operator-v1alpha2…

转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/41019453 深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了.从2010年开始,许多关于深度神经网络的文章在这个领域发表.许多大型科技公司(谷歌和微软)开始把DNN用到他们的产品系统里.(备注:谷歌的应该是google now,微软的应该是win7和win8操作系统里的语音识别和他的SDK等等) 但是,没有一个工具箱像kaldi这样可以很好的提供支持.因为先进的技术无时无刻不在发展,这就意味着代码需要…