在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji

前言 模型转换思路通常为: Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM Pytorch -> 转换工具 -> caffe Pytorch -> torchscript(C++版本Torch) 我的模型是使用Pytorch1.0训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. (以下是用方法3生成的网络结构图, 其中部分层名字和工具对应不上). 因此本文使用第4中方法,详细步骤分两步, 具体如下(目

一.这里学习的算法模型包含监督学习和非监督学习两个方式的算法. 其中监督学习的主要算法分为(分类算法,回归算法),无监督学习(聚类算法),这里的几种算法,主要是学习他们用来做预测的效果和具体的使用方式. 二.分类算法 1)K-近邻算法 a.公式 2个样本,3个特征 a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 欧式距离: ____________________________________ p = √(a1 -b1)^2 + (a2-b2)^2 + (a3 - b3)^2 b.说明:K-近

当我们在list列表页调用内容模型的附件时,会调用出来一个表,数据被包含在表格里面 下面修改这个表格 找到  templets>system>channel_addon.htm文件 <table width='300'> <tr> <td height='30' width='20'><a href='~link~' target='_blank'><img src='~~cfg_phpurl~~/img/addon.gif' border

最炫的技术新知.最热门的大咖公开课.最有趣的开发者活动.最实用的工具干货,就在<开发者必读>! 每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家. 每日头条 阿里开源新一代 AI 算法模型,由达摩院90后科学家研发 近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM.该算法模型提出两年多,已被包括谷歌.facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%. 最强干货 淘宝 TypeSc

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题

一.神经网络算法: 1 import pandas as pd 2 from keras.models import Sequential 3 from keras.layers.core import Dense, Activation 4 import numpy as np 5 # 参数初始化 6 inputfile = 'C:/Users/76319/Desktop/bankloan.xls' 7 data = pd.read_excel(inputfile) 8 x_test = da

1.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析案例 导包 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) is not an element of this graph. 后端我使用的是django框架,上传一张图片传入基于tensorflow的keras模型进行预测,重复预测时,报告上述错误.原因大概是第二次预测时,model底层tensorflow的sessio

Introduction A lot of Machine Learning (ML) projects, amateur and professional, start with an aplomb. The early excitement with working on the dataset, answering the obvious & not so obvious questions & presenting the results are what everyone of

4.3自定义模型类 定义模型 模型表示程序使用的数据实体,在Flask-SQLAlchemy中,模型一般是Python类,继承自db.Model,db是SQLAlchemy类的实例,代表程序使用的数据库. 类中的属性对应数据库表中的列.id为主键,是由Flask-SQLAlchemy管理.db.Column类构造函数的第一个参数是数据库列和模型属性类型. 如下示例:定义了两个模型类,作者和书名. #coding=utf-8 from flask import Flask,render_templ

TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def train_model(): # prepare the data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print (x_data) y_data

neurally-inspired biologically-inspired 1. CNN:biologically-inspired CNN(Convolutional Neural Networks)是受生物学启发(biologically-inspired)的多层感知器(MLP)的变体(variant). 科研人员在对猫的视觉皮层(visual cortex)的研究中发现,视觉皮层中的细胞其实具有着十分复杂的排列.这些细胞只对 visual field 的一个小的子区域敏感,这片小的子区

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型 这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练 一.保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec

1..导引 如何进行电影分类 众所周知,电影可以按照题材分类,然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问 题.没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似,但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近.那么动作片具有哪些共有特征,使得动作片之间非常类似, 而与爱情片存在着明显的差别呢?动作片中也会存在接吻镜头,爱情片中也会存在打斗场景,我们 不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来

1.什么是模型 模型,是根据数据库中表的结构而创建出来的class.每一张表对应到编程语言中,就是一个class表中的每一个列对应到编程语言中就class中的一个属性. 2.ORM的三大特征 1.数据表(table)到编程类(class)的映射 数据库中的每一张表 对应到 编程语言中 都有一个类 在ORM中: 允许将数据表 自动 生成一个类 允许将类 自动 生成一张数据表 2.数据类型的映射 将数据库表中的字段以及数据类型 对应到 编程语言中类的属性 在ORM中 允许将表中的字段和数据类型自动映

1. 用 declarative_base 根据 engine 创建一个ORM基类.2. 用 Base 类作为基类来写自己的ORM类.要定义 __tablename__ 类属性,来指定这个模型映射到数据库中的表名.3. 创建属性来映射到表中的字段,所有需要映射到表中的属性都应该为Column类型4. 使用`Base.metadata.create_all()`来将模型映射到数据库中.5. 一旦使用`Base.metadata.create_all()`将模型映射到数据库中后,即使改变了模型的字段

function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n