TensorFlow 更新频率实在太快,从 1.0 版本正式发布后,很多 API 接口就发生了改变.今天用 TF 训练了一个 CNN 模型,结果在保存模型的时候居然遇到各种问题.Google 搜出来的答案也是莫衷一是,有些回答对 1.0 版本的已经不适用了.后来实在没办法,就翻了墙去官网看了下,结果分分钟就搞定了-囧-. 这篇文章内容不多,主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法,其实就是对官网教程的简要翻译摘抄. 保存和恢复 在 TensorFlow 中,保存和恢复模型最简单

一. DRF序列化 django自带有序列化组件,但是相比rest_framework的序列化较差,所以这就不提django自带的序列化组件了. 首先rest_framework的序列化组件使用同from组件有点类似,当反序列化前端返回的数据之后,需要先调用is_valid进行校验,其中也有局部钩子validate_字段名,全局钩子validate,is_valid校验过后才可调用.data与.errors. rest_framework有两种序列化方式,分别是继承Serializer和Mode

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; 每一个pollfd结构体指定了一个被监视的文件描

Task C# 多线程和异步模型 TPL模型   Task,异步,多线程简单总结 1,如何把一个异步封装为Task异步 Task.Factory.FromAsync 对老的一些异步模型封装为Task TaskCompletionSource 更通用,在回调中只要SetResult()一下就表示Task结束了,用它可以将各种异步回调封装为Task 2,一个可以await的可以返回Task的Async结尾的异步方法从哪里开始进入另一个线程的 如果是对BeginXXX EndXXX的APM异步模型封装

// 下面两个方法.都属于 KVC 的方法 // KVC 是 cocoa 的大招.间接给对象属性设置数值 // 程序运行过程中,动态给对象属性设置数值.不关心 .h 中是怎样定义的 //      仅仅要对象有属性(不管是在.h中还是在.m中定义的属性),就行读取/设置! //      这样的方式,有点违背程序的开发原则. // 字典转模型 setValuesForKeysWithDictionary // 模型转字典 dictionaryWithValuesForKeys //如果self.

一.runtime实现通用copy 如果自定义类的子类,模型套模型你真的会copy吗,小心有坑. copy需要自定义类继承NSCopying协议 #import <objc/runtime.h> - (id)copyWithZone:(NSZone *)zone { id obj = [[[self class] allocWithZone:zone] init]; Class class = [self class]; while (class != [NSObject class]) {

人活着一定要有目标,确定自己喜欢什么,再坚持做下去,那么他过得一定不会太差. 煽情的话,不多说,本文主要讲解:"软件测试模型-V模型.W模型.H模型.X模型". 1.V模型 V模型中的过程从左到右,描述了基本的开发过程和测试行为. V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别,并且清楚地描述了这些测试阶段和开发过程期间各阶段的对应关系. 局限性:把测试作为编码之后的最后一个活动,需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. 2.W模型 V模型的局限性在于没有明确地

用户增长模型AARRR模型

用法 getProperty方法的返回值是String类型. java.util.Properties 读取配置文件中的参数 //读取配置文件 FileInputStream inStream = null; try { inStream = new FileInputStream("/fetchedfile/redis.conf"); Properties prop = new Properties(); prop.load(inStream); Field field; Strin

fbx model element count:80 三维视图: {三维} 4294967295 osg::MatrixTransform1 基本墙 wall_240 [361750] 4294967295 osg::MatrixTransform2 基本墙 wall_240 [361813] 4294967295 osg::MatrixTransform3 基本墙 wall_240 [361889] 4294967295 osg::MatrixTransform4 基本墙 wall_240 [

Nginx 进程模型 ​​​​ 多进程模型 进程间相互独立,无需加锁,且互不影响: 一个进程退出了不影响其他的进程运行,降低风险: 当请求到来,多个 worker 通过竞争 accrpt_mutex 而获得注册 listenfd 读事件,在读事件里调用 accept 接受连接.   异步非阻塞: 处理网络事件与 I/O 复用相同,同时监控多个事件,当有事件就绪了就去读写: 一个进程同时处理的请求只有一个,在请求间不断切换: 切换是因为异步事件未准备好而主动让出的,类似于循环处理多个准备好的事件,

现在无论是客户端.服务端或web开发都会涉及到多线程的概念.那么大家也知道,线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,同一个进程中的多个线程都共享这个进程的全部系统资源. 线程 三个基本概念 内核线程:在内核空间实现的线程,由内核管理 用户线程:在用户空间实现的线程,不归内核管理,由用户态完成管理 轻量级进程(LWP):在内核中支持用户线程(用户线程与内核线程的中间层,内核线程的高度抽象) 线程模型 一对一模型(内核级线程模型) 由进程创建LWP,由于每个LWP对应一个内核级线程,所以用户也就是

本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543828.html 最近实习要用到opengl库就是跟opencv 有点像的那个,然后下了一个3D模型的读取显示来研究 现在分享给大家吧  注释基本我都打好了,所以也懒得再写很多解析了,自己看注释吧! 参考博客是这篇:https://blog.csdn.net/ding_programmer/article/details/91049357 本文用到obj 文件的百度云下载是: 链接:h

一. JVM内存模型: Jvm内存模型是学好Java很重要的一部分,该部分学习能让我们在系统运维的时候,或者优化服务器的时候能够有方法,懂原理. 二. Jvm关键参数: 1. 堆大小设置参数: -Xms -Xmx 这个参数是设置堆最大值与最小值. 在线上常常将这两个值设置成一样大,免去JVM调整堆大小影响性能,一般该值设置为服务器可用内存的的最大值80%. -Xmn 这个参数是设置年轻代大小,SUN官方推荐该值配置为整个堆得3/8. -XX:PermSize  这个参数是设置非堆内存的初始值,

在解决问题之前,我要说明一下jsp页面上填入信息,一个用户的信息比如用户的名字,用户的电话,用户的手机等等,在这个jsp页面上填好信息后,转到有个action处理这个信息.原理是什么? 在jsp页面上有一行代码,form action="${pageContext.request.contextPath}/user/register.action"那么jsp页面提交的时候机会提交到这个action.然后根据这个定位到 public String registerMethod(Bean

之前第12篇文章中提到过在业务控制方法中写入普通变量收集参数的方式,也提到了这种凡方式的弊端(参数很多怎么办),所以这篇文章讲的是在业务控制方法中写入模型变量来收集参数.本文的案例实现的功能是,在注册页面(adduser.jsp)上需要输入用户的Id,用户的名字,用户的薪水,用户的入职日期,然后在Action收集,并且在success.jsp中显示出来. 案例如下: 案例结构图:

jvm内存模型 程序计数器:是一块很小的内存空间.当线程数量超过cpu数量时,线程之间根据时间片轮询抢夺cpu资源.每一个线程都必须用一个独立的程序计数器,用于记录下一条要运行的指令. java虚拟机栈(线程栈 ):也是线程私有内存空间,他和java线程在同一时间创建,他保存方法的局部变量.部分结果,并参与方法的调用和返回.如果线程在计算过程中,请求的栈深度大于最大可用的栈深度,则抛出StackOverflowError:如果java栈可以动态扩展,而在扩展的过程中,操作系统没有足够的内存空间来

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代