是不是有时候盔甲很多很碎头很大,用代理一个个拷贝很麻烦吧 用下面代码直接运行进行一对多或者一对一拷贝 第一个先选择参考物体,加选其他一堆有的没的有权重或没权重的物体执行一键拷贝,就可以啦 以下是源码送上,带走吧 ------------------------ #! -*- coding:utf -8 -*- #author:liubingdong #date:20190427import  maya.cmds  as  mcimport  maya.mel  as  mel#一对多拷贝权重al

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe.Keras等). 好在tensorflow提供了相关函数 tf.train.NewCheckpointReader 可以对ckpt文件进行权重查看,因此可以通过该函数进行数据导出. import tensorflow as tf import h5py cpktLogFileName = r'./checkpoi

package com.xjtu.demo; import java.io.*; public class FileCopy { public static void main(String[] args) throws Exception { long start = System.currentTimeMillis(); if (args.length != 2) { //参数不足 System.out.println("命令语法错误"); System.exit(1); } Fi

模型保存和读取(包括权重): model.save('./model.h5') from keras import models model = models.load_model(./model.h5) # 读取之前不需要重新定义网络框架 模型权重的保存和读取: model.save_weights('./weights.h5') model.load_weights('./weights.h5') # 由于这个只是保存了权重,所以在这句话之前还要重新定义网络

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com

定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (

文章目录 一.前言 二.模型下载 1.官网下载 2.模之屋官方下载 3.第三方链接 三.pmx转fbx 1.Blender插件CATS的下载与安装 2.pmx模型的导入 四.Unity开发部分 1.Vuforia 注册及Key.识别图的制作 2.Unity操作 五.番外:打包编译到安卓 一.前言 开发前的准备: (1)开发工具:Unity3D(2020.3.25f1c1).Blender(2)开发语言:C#(其实对于当前做的这个项目暂时用不到,但随着后期的进一步深入一定需要C#进行脚本的编写等)

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

    在本系列文章的前两篇对高可用性的意义和单实例下的高可用性做了阐述.但是当随着数据量的增长,以及对RTO和RPO要求的严格,单实例已经无法满足HA/DR方面的要求,因此需要做多实例的高可用性.本文着重对SQL Server的复制进行阐述.   复制?     复制起初并不是用于作为高可用性功能而设计的,实际上复制的概念就像其名称一样,用于复制数据.比如将某个库中的数据"复制"到另一个库,到另一个实例中,由OLTP复制到OLAP环境中,由某数据中心复制到位于地球另一侧的另外一个数据

复制? 复制起初并不是用于作为高可用性功能而设计的,实际上复制的概念就像其名称一样,用于复制数据.比如将某个库中的数据“复制”到另一个库,到另一个实例中,由OLTP复制到OLAP环境中,由某数据中心复制到位于地球另一侧的另外一个数据中心中.因此,由于复制所提供的功能,复制可用被用来剥离负载,用于做数据冗余,直至把复制用于作为高可用性拓扑中的一个环节.(切记,复制的功能可以被用做高可用性,而不是复制是高可用性功能.) 不同于其它SQL Server可以被用作高可用性的特性,复制可以做的非常灵活.您

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

开发中经常需要,对美术模型进行一些处理.(以fbx为例) 例如,需要把动作的名字.start和end加入animations的clips. 如果手动操作,就是在模型的Inspector窗口,一个动作点一次加号,然后编辑start和end.一个模型往往十几个动作,这样做很明显浪费人力. 因此需要一个可以自动导入帧数表的工具,工具应该具备一下功能. 1.根据配置(txt或者json)自动设置模型参数 配置的格式根据使用习惯,txt.json都可以,这里使用txt.用File.ReadAllLines

关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典.模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() mode

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent