1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 self.gen.load_state_dict(torch.load(os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step),map_location='cpu')) 3.打印查看模型参数 pthfile = r

打印pb模型参数及可视化结构import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util tf.reset_default_graph() # 重置计算图 output_graph_path = '/home/huihua/NewDisk/stuff_detector_v1.pb' with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run

最近在搭建一个最新的ssh2框架,今天在调试的时候,发现了一个以前一直没有注意过的问题,我在Action中使用域模型的方式去接收jsp画面中的参数的时候,发现参数总是接收不完,头一次遇到这种问题,现在把解决办法写下来 Jsp中的代码如下: <form action="TestAction" method="post"> 用户名:<input type="text" name="user.userName"&g

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t

目录 orm查询优化 only defer select_related 与 prefetch_related MTV 与 MVC 模型 choice参数 Ajax 前端代码 后端代码 前后端传输数据编码格式 from表单传文件 ajax指定编码格式 传json 后端获取json 传文件 后端获取文件 django自带的serializers orm查询优化 ​ only与defer(推迟) ​ django的orm是惰性查询 目的:减少不必要的数据库操作 降低数据库压力(能少走一次数据库就少走

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

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转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

python的易上手和pytorch的动态图特性,使得pytorch在学术研究中越来越受欢迎,但在生产环境,碍于python的GIL等特性,可能达不到高并发.低延迟的要求,存在需要用c++接口的情况.除了将模型导出为ONNX外,pytorch1.0给出了新的解决方案:pytorch 训练模型 - 通过torch script中间脚本保存模型 -- C++加载模型.最近工作需要尝试做了转换,总结一下步骤和遇到的坑. 用torch script把torch模型转成c++接口可读的模型有两种方式:tr

pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等) (注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等) 优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr, momentum,weight_decay等) 备注: 1) state_dict是在定义了model或optimiz

一.JVM内存模型 (图片来自网络) 根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) Perm (永久代) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx,-Xms,前者是JVM最大允许分配的堆内存,后者是JVM初始分配的堆内存)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,由虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对

上面文章时普通的业务那个方法中收集一个实体类,这篇文章想收集两个实体类. 文本要做的是:在person.jsp页面上,有两个表单.分别是普通用户和管理员用户的表单(普通用户的表单和管理员用户的表单里面的标签的name都是一样的).当输入一些数据之后按提交,不管是普通用户的表单还是管理员用户的表单都会提交到后台的同一个Action(控制器)的同一个方法去处理.然后由这个方法里面的两个实体类参数去收集数据,然后Action处理好之后再回到person.jsp把收集到的数据再显示到这个页面上.pers

今天在项目运行过程中,一直报一个org.hibernate.exception.GenericJDBCException: could not insert 异常,Root Cause是IBM  DB2 ErrorCode=-180,sqlstate=22007,经过Google,发现这个错误的原因是因为Timestamp的格式不规范导致,但是具体是哪一项,却不太清楚,如果能够打印出导致问题的SQL语句,那么对于这类问题的定位就会非常容易了. 在Hibernate的配置文件hibernate.c

打印第n参数到最后一个参数 文本的NF不等,即字段长度不固定,想截取从$3到$NF 第一反应是使用循环 [root@localhost ~]# echo "1 2 3 4 5" | awk '{for(i=1;i<3;i++)$i="";print}' 3 4 5 但其实可以使用CU帽神给的技巧 [root@localhost ~]#echo "1 2 3 4 5" | awk '{$1=$2="";print}' 3

[Spark内存模型] Spark在一个executor中的内存分为3块:storage内存.execution内存.other内存. 1. storage内存:存储broadcast,cache,persist数据的地方. 2. execution内存:执行内存,join.aggregate.map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO.其实map过程也是在这个内存中执行的. 3. other内存:程序代码执行时预留给自己的内存. 其中,execution和

XGBoost算法在实际运行的过程中,可以通过以下要点进行参数调优: (1)添加正则项: 在模型参数中添加正则项,或加大正则项的惩罚力度,即通过调整加权参数,从而避免模型出现过拟合的情况. (2)控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数,视乎样本量大小决定,对于10万以下 的样本,一般在1到4之间,而针对更大的样本量,可以尝试更深的决策树层数发掘隐藏在数据里的一些规律或模式.(3)设定叶子结点包含的最少样本数目: 从而防止出现过小的叶子结点,降低预测(4)增加算法迭代次数: 可有效提

hive仓库位置由以下参数决定,默认位置/user/hive/warehouse: <property>         <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>         <value>/user/hive/warehouse</value>     </property> hive中元数据配置: <property>         <name>javax.j

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt

//首先使用web_reg_save_param方法保存服务器返回的参数,如下: web_reg_save_param ("S_respond","LB=","RB=",LAST); //调用接口 web_custom_request("query", "URL=http://14.119.110.190/", "Method=POST", "TargetFrame="

在本课中,将修改在第 5 课: 添加包部署模型的包配置中创建的包,以便使用项目部署模型.您将使用一个参数替换该配置值,以便指定示例数据位置.还可以复制本教程附带的已完成的 Lesson 5 包. 使用 Integration Services 项目配置向导,您将该项目转换为项目部署模型,并且使用参数而不是配置值来设置 Directory 属性.本课部分介绍了您将现有 SSIS 包转换为新的项目部署模型时要遵循的步骤. 再次运行包时,Integration Services 服务将使用参数填充该变

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 wide-residual-networks中初始化(MSRinit) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html