本地数据的存储(使用NSCoder将对象保存到.plist文件)   下面通过一个例子将联系人数据保存到沙盒的“documents”目录中.(联系人是一个数组集合,内部为自定义对象).   功能如下: 1,点击“保存”将联系人存入userList.plist文件中 2,点击“读取”从数据文件中加载解析出联系人   注意: 1,本例使用了NSCoder,这个封装了许多技术细节,使用它我们可以很轻易的将对象写到文件中,也可以用它将文件中的对象转换回来. 2,自定义对象必须添加如下两个方法,这个才能顺…

下面通过一个例子将联系人数据保存到沙盒的“documents”目录中.(联系人是一个数组集合,内部为自定义对象). 功能如下: 1,点击“保存”将联系人存入userList.plist文件中 2,点击“读取”从数据文件中加载解析出联系人 注意: 1,本例使用了NSCoder,这个封装了许多技术细节,使用它我们可以很轻易的将对象写到文件中,也可以用它将文件中的对象转换回来. 2,自定义对象必须添加如下两个方法,这个才能顺利的被序列化编码存储和读取. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11…

在项目中可能我们需要保存一些数据到plist文件中,以下就本人在学习过程中的笔记,不成熟的地方请指出. 可能我有一个类叫做Student import UIKit class Student: NSObject { var text:String var age:Bool init(text:String,age:Int) { self.text = text self.age = age } //从nsobject中解析回来 init(coder aDecoder:NSCoder){ self…

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…

技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型…

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)…

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b…

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').…

[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()…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…