使用joblib模块保存于加载模型 在机器学习的过程中,我们会进行模型的训练,最常用的就是sklearn中的库,而对于训练好的模型,我们当然是要进行保存的,不然下次需要进行预测的时候就需要重新再进行训练.如果数据量小的话,那再重新进行训练是没有问题的,但是如果数据量大的话,再重新进行训练可能会花费很多开销,这个时候,保存好已经训练的模型就显得特别重要了.我们可以使用sklearn中的joblib模块进行保存与加载. from sklearn.externals import joblib # 保…

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

前面的两篇博文 第一篇:简单的模型保存和加载,会包含所有的信息:神经网络的op,node,args等; 第二篇:选择性的进行模型参数的保存与加载. 本篇介绍,只保存和加载神经网络的计算图,即前向传播的过程. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: save_restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliy…

上一遍博文提到 有些场景下,可能只需要保存或加载部分变量,并不是所有隐藏层的参数都需要重新训练. 在实例化tf.train.Saver对象时,可以提供一个列表或字典来指定需要保存或加载的变量. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Crea…

怎样让通过训练的神经网络模型得以复用? 本文先介绍简单的模型保存与加载的方法,后续文章再慢慢深入解读. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: saver.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-06-22 22:12:52 ##################…

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)…

模型的保存与加载一般有三种模式:save/load weights(最干净.最轻量级的方式,只保存网络参数,不保存网络状态),save/load entire model(最简单粗暴的方式,把网络所有的状态都保存起来),saved_model(更通用的方式,以固定模型格式保存,该格式是各种语言通用的) 具体使用方法如下: # 保存模型 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载模型 model = keras.create_mod…

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').…