表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

系列目录    [已更新最新开发文章,点击查看详细]  WPF应用程序在底层使用 DirectX ,无论设计复杂的3D图形(这是 DirectX 的特长所在)还是绘制简单的按钮与文本,所有绘图工作都是通过 DirectX 管线完成的.在硬件加速方面也带来了好处,DirectX 在渲染图形时会将尽可能多的工作递交给图形处理单元(GPU)去处理,GPU是显卡的专用处理器. 因为 DirectX 能理解可由显卡直接渲染的高层元素,如纹理和渐变,所以 DirectX 效率更高.而 GDI/GDI+不理解

AlexNet是ImageNet LSVRC 2012比赛中分类效果第一的深度神经网络模型,点击链接下载论文http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 1.模型的表现及结果 AlexNet模型主要在ILSVRC2010数据集与ILSVRC2012数据集上进行了训练与测试.在2012年的测试集上,模型取得top-5 error 15.3%,比

AlexNet模型 <ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>阅读笔记 一直在使用AlexNet,本来早应该读这篇经典论文了.可能是这篇论文涉及到的理论有点多,解释不是很通俗,有了一段时间的实际经验后读完这篇论文深有感悟. 下面按论文的标题分别记录: The Dataset ILSVRC:1000类,每类约1000张图片,大约有120w训练图片,5w张验证图片,15w张测试图片. AlexNet输入为固定尺

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一个建立好的模型,django会生成一套完整的API,以便对对象进行crud操作,下面就详细介绍crud操作. 先说一下操作环境: python2.7, django1.11.8, win7系统,借助于pycharm工具. from django.db import models # Create your models here. class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models

/** * 设计4个线程,其中2个对num进行加操作,另两个对num进行减操作 */ public class ThreadTest { private int j; public static void main(String args[]) { ThreadTest tt = new ThreadTest(); Inc inc = tt.new Inc(); Dec dec = tt.new Dec(); for (int i = 0; i < 2; i++) { Thread t = ne

 使用C++风格的数组.不须要管理内存. array要注意不要溢出,由于它是栈上开辟内存. array适用于不论什么类型 #include<iostream> #include<array> #include<vector>   //C++的标准库 #include<string>   //C++字符串 #include <stdlib.h> using  std::array; //静态数组,栈上 using std::vector; //

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的

在caffe中模型的加载是通过这个函数加载的: void Net<Dtype>::CopyTrainedLayersFrom(const string trained_filename)

django模型类数据库操作 数据库操作 添加数据 1,创建类对象,属性赋值添加 book= BookInfo(name='jack',pub_date='2010-1-1') book.save() book= BookInfo() book.name = 'java' book.pub_date = '2010-1-1' book.save() 2,使用模型类的create方法 BookInfo.objects.create(name='jack',pub_date='2010-1-1')

一.ORM操作 1.关键性字段及参数 DateField 年月日 DateTimeField 年月日时分秒 auto_now: 每次操作改数据都会自动更新时间 auto_now_add: 新增数据的时候会将当前时间自动添加,后续的修改该字段不会自动更新 2.单独的py文件测试ORM操作需要配置的参数 在Python脚本中调用Django环境 3.django终端打印sql语句配置的参数 # 如果你想知道你对数据库进行操作时,Django内部到底是怎么执行它的sql语句时可以加下面的配置来查看 #

在CI里面对数据库的操作有两种形式,一种是直接通过最原始的sql语句操作 一种则是通过CI里面的AR模型进行操作.两种操作各有千秋,应当有机的结合 现在讲解第一种操作的方式: 装载数据路操作类后就能够使用最原始的sql语句了 这里避免每次都装载数据库操作类,可是在配置文件里面进行修改 application\config\autoload.php 路径下修改 //$autoload['libraries'] = array('database'); 打开后就能够    : 能够自动加载数据库连接

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剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

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