最近遇到一个需求，在程序运行期间，拿到已加载类对应的jar包，然后上传到另一个地方，本以为利用ClassLoader直接定位到jar的InputStream流直接读取就ok，事实却没有这么简单，我把问题总结为以下几个小点...对于已加载的类，可以通过其对应的Class类的getProtectionDomain()方法获取到对应的文件信息，以获取commons-lang3jar包为例，如清单1所示。...(); // 获取到对应的jar文件 URL jarFile = domain.getCodeSource().getLocation(); // 获取到对应的类加载器 ClassLoader classLoader.../所需要的jar在根架包中的位置路径。 如何读取jar？ 对于非jar in jar形式，其获取到的目录是一个真是的物理文件路径，因此可以直接使用File读取，从而拿到文件流，这里不重点关注。...文章标题: Spring Boot -- 如何获取已加载的JAR文件流 文章链接: https://mrdear.cn/2019/03/19/framework/spring/在jar中获取jar文件流
图（也称为计算图或数据流图）：是一种图数据结构 图的节点是指令，图的边是张量。张量流经图，在每个节点由一个指令操控。一个指令的输出张量通常会变成后续指令的输入张量。... = 10 pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.format 加载数据集 数据基于加利福尼亚州 1990 年的人口普查数据。...构建模型 因为是准备预测 median_house_value 的值，所以它就是我们的标签（也成为目标）。...评估模型 我们基于该训练数据做一次预测，看看我们的模型在训练期间与这些数据的拟合情况。 训练误差可以衡量我们的模型与训练数据的拟合情况，但并不能衡量模型泛化到新数据的效果。...很明显，预测的结果并不好，我们要继续调整参数，增加训练时长，来获得更好的模型。 7.
目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...实践思路 本次比赛是一个经典点击率预估（CTR）的数据挖掘赛，任务是构建一种模型，根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...这是典型的二分类问题，模型的预测输出为 0 或 1 （点击：1，未点击：0） 机器学习中，关于分类任务我们一般会想到逻辑回归、决策树等算法，在本文实践代码中，我们尝试使用逻辑回归来构建我们的模型。...log_id', 'label', 'user_id'], axis=1), train_ads['label'] ) #----------------结果输出---------------- # 模型预测与生成结果文件...ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考： 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度 尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料，获取其他模型构建方法
，名为model，用它来生成图片分类结果，那么它输出的预测结果pred，就是tensor型的，pred_np就是将其转为numpy格式的结果。...不过关于tensor的计算，我们实际当中应用的很少，更多的是把模型输出的tensor型的结果，转化为numpy的数值，方便后面的操作，比如说，将模型的分类结果整合到pandas数组里面，集中进行展示：...= pd.DataFrame(result_list, columns=["ImageName"]) # 获取文件名称 result_pd["file_name"]=result_pd["ImageName..."].apply(lambda x:x.split("/")[-1]) # 获取预测分类的数字 result_pd["pred_num"] = pred_np # 将数字标记转化为标签名称 result_pd...["result"]=result_pd["pred_num"].apply(lambda x:defect_code[x]) print(result_pd) 这样，对于每个样本的分类结果就可以直观地直接
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。...模型的张量之前，需要将其分为训练集和验证集。...在数据加载时，需要将每个时间序列从窗口范围内的随机索引开始划分为时间块，以确保模型暴露于不同的序列段。...因为是时间序列预测，所以注意力机制中不需要因果关系，也就是没有对注意块应用进行遮蔽。 从输入开始:分类特征通过嵌入层传递，以密集的形式表示它们，然后送到Transformer块。...架构如下图所示： 模型接受三个独立的输入张量:数值特征、分类特征和静态特征。
1.5 平衡数据集 二、加载模型 2.1 使用 load_state_dict 加载模型 2.2 创建DataLoader 三、开始预测 3.1 对整个测试集进行预测 3.2 可视化某一批次图像的预测结果...所以，我们会重新加载densenet121模型构架，然后将模型的最后一层分类器调整为9类，最后加载字典： from torchvision.models import densenet121 from...import pandas as pd # 创建一个数据框来保存文件名和预测 df_predictions = pd.DataFrame({ 'id': ids_list, 'prediction...基于这个混淆矩阵，我们可以得出一些结论： 主对角线表现：大部分的样本被正确地分类，这可以从对角线上的深蓝色区域看出。这说明模型在许多类别上的预测都是准确的。...它用于可视化输入图像的哪些部分被模型用来识别特定的类别。换句话说，CAM帮助我们理解模型的决策过程，特别是模型是如何从视觉信息中“学习”并做出分类决策的。
如何计算单个预测 在深入研究代码并解释如何训练模型之前，让我们先看看训练后的模型如何计算其预测。...从这里开始，逻辑回归模型的工作就是根据它从训练阶段学到的知识对这个向量进行分类。我们可以把预测计算想象成这样： ? 我们将在下一节中讨论训练以及整个过程的代码。...代码 在本节中，我们将重点介绍训练这个句子分类模型的代码。 让我们从 importing 工具开始。...使用 DistilBERT 处理 现在，我们从填充后的 token 矩阵中创建了一个输入张量，并将其发送给 DistilBERT。...我们从BERT的输出中切出的张量 逻辑回归的数据集 现在我们已经有了 BERT 的输出，我们已经组装了训练逻辑回归模型所需的数据集。768 列是特征，并且我们从初始数据集中获得了标签。 ?
基于这四个特征的组合，Fisher 开发了一个线性判别模型以区分物种。 （您可以在书的代码包中获取此数据集的.csv文件。）...TensorBoard 将加载事件和图形文件，并且将在6006端口上监听。...链接函数 在尝试建立广义线性模型时，我们要从线性函数开始，并从因变量开始，获取到概率分布的映射。...在本章中，我们将介绍以下主题： 神经网络的初步概念 非线性一般函数回归的神经网络项目 利用非线性回归预测汽车燃油效率的项目 学习葡萄酒的分类和多分类 初步概念 为了将简单的框架构建到神经网络的组件和架构中...在第一个示例中，我们将对一个简单的，有噪声的二次函数进行建模，并将尝试通过单个隐藏层网络对其进行回归，并查看我们可以多么接近地预测从测试总体中得出的值。
预处理 CSV 文件并将数据转换为张量 使用 PyTorch 构建神经网络模型 使用损失函数和优化器来训练模型 评估模型并了解分类不平衡的危害 写在前面 在开始构建神经网络之前，首先了解一下几个重要概念...是一种方便封装参数的方式，具有将参数移动到GPU、导出、加载等功能。 nn.Parameter 张量的一种，当它作为一个属性分配给一个Module时，它会被自动注册为一个参数。...使用 python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成将全部数据转换为张量(torch.Tensor)。...不幸的是，我们不能完全相信有雨类的预测，因为样本不平衡导致模型倾向于无雨类。 可以通过查看一个简单的混淆矩阵来评估二分类效果。...模型预测 使用一些假设的例子上测试下模型。
image.png 简单来说，当TF Serving发现磁盘上的模型文件，该模型服务的生命周期就开始了。Source组件负责发现模型文件，找出需要加载的新模型。...此处有两种可能性，第一种情况是模型首次推送部署，Manager先确保模型需要的资源可用，一旦获取相应的资源，Manager赋予Loader权限去加载模型。 第二种情况是为已上线模型部署一个新版本。...这里输入输出表示一个从字符串到TensorInfo对象的映射(后面会详细介绍)，定义了计算图中默认接收和输出的张量。方法名 参数指向一个TF高级服务API。 目前有3个服务API: 分类、预测和回归。...分类SignatureDef用于分类RPC API，预测SignatureDef用于RPC API等等。...签名了模型导出的类型，签名提供了从字符(张量的逻辑名)到TensorInfo 对象的映射。意思是，与其引用实际的输入输出张量名称，客户可以通过签名定义的逻辑名来引用张量。
在深入代码理解如何训练模型之前，我们先来看看一个训练好的模型是如何计算出预测结果的。...第三步，分词器会用嵌入表中的id替换每一个标准词（嵌入表是从训练好的模型中得到的），词嵌入的背景知识可参见我的《图解Word2Vec》。 ?...之后，逻辑回归模型的工作就是根据训练阶段所学对该向量进行分类。这个预测的过程如下所示： ? 我们将在下一部分中讨论模型的训练以及整个过程的代码。...下面的代码是如何对三维张量进行切片以获取我们感兴趣的二维张量： # Slice the output for the first position for all the sequences, take...Logistic回归数据集 现在我们有了BERT的输出，已经具备训练逻辑回归模型所需的完整数据集。768列数据是特征集，而标签可以从初始数据集中获得。 ?
这使我们能够在几分钟内训练一个分类器，如果你想训练一个更大的 BERT 模型，你可以简单地更改预训练模型的权重， checkpoint 对应于加载到给定Transformer模型中的权重集合。...对于每种数据格式，我们只需将相关的加载脚本传递给 load_dataset() 函数，以及指定一个或多个文件的路径或 URL 的 data_files 参数。...尽管如此，这与 CSV 文件非常相似，因此我们可以通过使用 csv 脚本并将 data_files 参数指向 train.txt 文件来在本地加载数据集： #hide_output emotions_local...，我们可以看到字符级标记化忽略了文本中的语义结构，并将整个字符串视为字符流。...Transformers 提供了一个方便的 AutoTokenizer 类，允许我们快速加载与预训练模型关联的标记器——我们只需调用它的 from_pretrained() 方法，提供 分词器的模型或本地文件路径
为了训练的模型更稳定，你要确保浏览器获取到不同的手势。注意，你不需要使用手势去区分手头、剪刀和布。 即使你不训练模型，浏览器也会持续的扫描webcam并分类为石头、剪刀或者布。...机器学习模型的尺寸小使得模型训练和分类预测都可以实时进行。一旦你训练好三种手势的模型，你就可以开始在浏览器上玩石头剪刀布游戏。 算法解说 为了理解代码，我们需要掌握预测算法的细节。...这只需要矩阵乘法就可以计算，在TensorFlow.js中只用单个张量操作。因为训练一个KNN分类器比训练神经网络模型要快得多（你需要做的只是将训练样本增加到矩阵）。...在项目中root目录下的main.js文件，我们定义一个Main类，并在浏览器窗口加载时实例化。Main类的构造器会初始化应用的所有变量的代码。...如果我们对至少一张图片进行了模型训练，那么我们会继续并使用模型进行图片预测。 为了预测一张图片的分类，我们传入一个3D张量到KNN图片分类器的predictClass函数。
(x, axis=0) # VGG 张量预处理 return preprocess_input(tensor) 3.2 使用模型预测分类 模型直接输出是一个长为 1000 numpy 数组...我们这里不需要知道每一个分类的概率值，而只需要知道概率最大的分类，作为模型预测的分类。...VGG16 和系统加载的 VGG16 预测值不一样。...我们想象一个字典，它的值是分类的文本名称，它的键就是我们模型预测出来的标签。那么这个字典在哪里呢？...从文件名 ‘dog.jpeg’ ，我们可以初步判定模型预测对了一半，至少它成功识别出是一条狗子。到底是不是法国斗牛犬。看下图： ? 此时此刻，是不是应该为我们自己亲手搭建的模型来点掌声呢^^。
2018年10月12日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...方法加载； 3.mailLabel_list.pickle文件是本文作者处理好的邮件标签文件，可以用pickle.load方法加载。...4.完整代码 完整代码已经在数据集文件中给出，即cnn_package.ipynb文件； 从工程开发的角度考虑，本文作者封装了一个类TextClassification，对于样本数量在10万左右的分类任务较为适用...2.分类模型的评估指标F1score为0.994左右，总体来说这个分类模型很优秀，能够投入实际应用。...3.本文进行了类的封装，小型中文文本分类项目经过数据处理得到内容列表content_list和标签列表label_list之后，即可直接使用类做模型训练和预测，并且得到详细的预测结果报告表。
在上面的图中，数据从左到右流动，从输入到输出。这就是 TensorFlow 名称中的「流（flow）」部分。但什么是「张量（tensor）呢？ 流经图的所有数据都是以张量的形式存在的。...pandas 可以让我们可以轻松加载 CSV 文件，并对数据进行预处理。 使用 pandas 将数据集从 voice.csv 加载到所谓的 dataframe 中。...Freezing the graph 我们将建立的 iOS 应用程序将加载我们曾经训练好的模型，并用此应用程序来做一些预测。...加载.pb 文件中的权重和图； 2. 使用图时先启动会话； 3. 将你的输入数据放入输入张量； 4....在一个或多个结点上运行计算图； 5 得到输出结点的输出张量值， 在这个演示的应用程序中，这一切都在 ViewController.mm 文件中完成。首先，让我们加载计算图： ?
，既能完成具体的项目看到效果，又能理解模型预测好与坏的原因以及如何定向的优化它； 深度学习标准工作流 读取输入数据、清洗、构建特征、调整数据格式为符合网络输入层要求； 搭建网络拓扑结构； compile...网络设置optimizer、loss、metrics等参数； 训练模型，通常需要指定validation data来实时验证模型性能； 使用模型预测测试集数据； 全连接层 Dense层（全连接层、密集连接层...； Dense、Conv2D、LSTM等需要的输入数据的张量阶数一般是不同的，通常需要reshape处理； 电影评论情感分类 该项目属于文本二分类任务，也是NLP领域最基础的任务之一，首先它的原始数据为文本...**向量化后的数据 # 通过keras内置的imdb数据集加载数据，num_words表示只加载出现最多的前10000个单词 (train_data,train_labels),(test_data,test_labels...之前的两个项目都是分类任务，本项目为回归任务，实际从构建网络上来看，回归任务更简单一些，同样的下述从差异介绍； 由于输入数据是结构化因此不需要向量化处理，但是由于各个特征量纲不同，一般需要统一量纲：
图神经网络的经典问题主要有三种，包括节点分类、连接预测和图分类三种，本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。...-生成提交文件 训练完成后，我们对测试集进行预测。...从模型加载部分，学习了多program执行的操作，理清了program与命名空间之间的联系！...从model.py学习了模型的组网，以及pgl中conv类下的网络模型方法的调用，方便组网！...重点来了：从build_model.py学习了模型的参数的加载组合，实现统一的处理和返回统一的算子以及参数！
图神经网络的经典问题主要有三种，包括节点分类、连接预测和图分类三种，本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。...节点分类实例分享包含多种引用网络模型，如GCN、GAT、GCNII、APPNP等。UniMP模型统一消息传递模型UniMP，同时实现了节点的特征与标签传递，显著提升了模型的泛化效果。...-生成提交文件训练完成后，我们对测试集进行预测。...从模型加载部分，学习了多program执行的操作，理清了program与命名空间之间的联系！...从model.py学习了模型的组网，以及pgl中conv类下的网络模型方法的调用，方便组网！重点来了：从build_model.py学习了模型的参数的加载组合，实现统一的处理和返回统一的算子以及参数！
YOLO算法基于深度学习的回归方法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，使用单个卷积神经网络（CNN）直接从输入图像预测边界框（bounding box）和类别概率。...这种策略简化了目标的定位过程，并允许模型快速地对多个目标进行定位和分类。 YOLO的设计强调实时性能，通过一次前向传播就可以完成检测任务，这使得它非常适合用于视频流分析或其他需要快速响应的应用场合。...Yolo的网络结构 YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding...获取YOLOv4代码：从GitHub上克隆YOLOv4的官方代码仓库，该仓库提供了训练YOLOv4所需的所有脚本和配置文件。 数据集准备：准备用于训练的目标检测数据集。...这些配置文件中定义了模型参数、训练参数以及数据加载方式等重要信息。 模型训练：使用准备好的数据集和配置文件开始训练YOLOv4模型。训练过程中，模型会学习识别和定位图像中的物体。
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