虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的.其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复.为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅. 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容,不得不准备随时存储训练的模型,只好再回过头来瞄一眼 TensorFlow 文档,真是太痛苦了. tf.saved_model 模块下面有很多文件和函数,精力有限,只好选择于自己有用的东西

1.保存 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数经常会用到,max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,但是这样

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,如:

目录 一.ORM查询优化 1. all()查询 2. only()/defer()方法 (1)only()方法 (2)defer()方法 3. select_related()/prefetch_related() (1)select_related() (2)prefetch_related() (3)select_related()/prefetch_related()的优缺点 二.MTV与MVC模型 1. MTV模型 2. MVC模型 三.chioces参数 四.Ajax 1. Ajax语

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智

原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大

http://blog.csdn.net/u010773333/article/details/48524155 发素材的时间要上传资源故此要用json格式数据,需要转化. 微信服务器交互基本上都是json格式的文件,尤其是高级接口中的图片上传,故此转化json格式的字符串非常重要   把这样的json格式的字符串转化为结构获取具体的某一属性值   { "total":196, "count":196, "data":{       "

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar

自定义结构体参数的信号槽连接 (1) 对于自定义的结构体参数,信号槽无法识别参数,导致信号槽连接不起作用.所以需要注册结构体参数.在结构体中声明结束的地方加上结构体注册. struct DealDetailInfo { }; Q_DECLARE_METATYPE(DealDetailInfo); (2)信号定义 signals: void signalOnePointUpdateData(QVariant VarDetailInfo); (3)槽函数定义 void SlotOnePointUpd

在cmd中输入 wmicprocess 即可查看到所有进程的启动参数和运行参数.

x264中重要结构体参数解释http://www.usr.cc/thread-51995-1-3.htmlx264参数设置http://www.usr.cc/thread-51996-1-3.html x264中重要结构体参数解释typedef struct x264_param_t{/* CPU 标志位 */unsigned int cpu;int         i_threads;       /* 并行编码多帧 */int         b_deterministic; /*是否允许非

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

MVC是一种与用户界面相关的设计模式.通过使用此模型,可以有效地分离数据和用户界面.MVC设计模式包含三要素:表示数据的模型(Model).表示用户界面的视图(View)和定义了用户在界面上的操作控制(Controller). Qt的设计了一种与MVC类似的设计模式:使用模型/视图结构完成数据和界面的分离,即InterView框架.Qt的InterView框架把视图和控制部件结合在一起,使得框架更为简洁.Qt引入了代理(delegate)更灵活的处理用户的输入,能够自定义数据条目(item)的显

背景:使用python调用linux的动态库SO文件,并调用里边的c函数,向里边传递结构体参数.直接上代码 //test1.c # include <stdio.h> # include <stdlib.h> //创建一个Student结构体 struct Student { ]; ]; }; void Display(struct Student su) { printf("-----Information------\n"); printf("Na

两部分 1.Pose参数 2.Shape参数 一 Pose参数 共24个关节点,对应idx从0到23,图中3个小图分别表示zero shape只有idx节点分别绕x/y/z轴旋转. 其中蓝色线表示-pi/4旋转,黑色线表示pi/4旋转. 其中0为kinematic tree的root,控制全局旋转,所以不画出来. 所有关节点的组合并不能保证产生合理的模型. 二 Shape参数 zero pose时的Shape参数,序号为1~10.类似于PCA参数,每个参数单独变化,betas(idx) =[-9

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

-- 表索引select * from pg_indexes where tablename='person_wechat_label';select * from pg_statio_all_indexes where relname='person_wechat_label';-- 所有表SELECT * FROM pg_tables;-- 所有视图SELECT * FROM pg_views;-- 表结构SELECT a.attnum,a.attname AS field,t.typnam

1. JVM内存区域和参数配置 1.1 JVM内存结构 Java堆(Heap) Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建.此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存. 方法区(Method Area) 方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码等数据 程序计数器(Program Counter Register) 由于Java虚拟机的多线程是

所有的Java开发人员可能会遇到这样的困惑?我该为堆内存设置多大空间呢?OutOfMemoryError的异常到底涉及到运行时数据的哪块区域?该怎么解决呢? Java内存模型 Java内存模型在JVM specification, Java SE 7 Edition, and mainly in the chapters “2.5 Runtime Data Areas” and “2.6 Frames”中有详细的说明.对象和类的数据存储在3个不同的内存区域:堆(heap space).方法区(m

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