模型 Model 整个机器学习中, 我们需要围绕着的东西, 也就是前文中提到的, 具有可变参数的函数....整个机器学习的核心在于: 选定或者创造一个合理的模型, 通过对其进行参数调整, 使其能够根据输入数据输出符合预期的结果....代价函数实质上是关于模型中的参数的函数, 训练集(验证集)在代价函数中实质上是当做常量看待的. 而实际上训练的过程就是降低代价函数的过程....梯度下降算法 Gradient Descent 一种调整模型中参数的算法. 在学习过程中会反复用到这个算法来调整模型中的参数....值与X值一一对应 模型 我们的模型原型是: y = mx + b 那么显然, 其中的m与b是我们需要进行调整的参数.
一、引言 我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时，需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题，特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...移动模型到 CPU: 如果你在 GPU 上保存了模型的 state_dict，并且想在 CPU 上加载它，你需要确保在加载 state_dict 之前将模型移动到 CPU。...移动模型到 GPU: 如果你在 CPU 上保存了模型的 state_dict，并且想在 GPU 上加载它，你需要确保在加载 state_dict 之前将模型移动到 GPU。
保存和加载模型 在新版的python中，可以借助joblib库实现对训练得到的模型进行保存和加载。 对模型的保存需要利用到该库里的dump函数，加载的话则借助load函数：
net.load vs saver.restore .load() 只能加载.npy文件，.restore() 只能加载 ckpt（checkpoint）文件。...Assign节点只会在初始化的时候调用到，在之后的训练中不会再被调用。所以如果saver申明在net.load前面，saver就不会保存assign节点的参数；反之，则会保存。...可能遇到的问题 ValueError: The passed save_path is not a valid checkpoint 原因：路径中不可有特殊字符，如各种括号，这会导致路径解析的时候直接出错...就算重新写了一模一样的网络结构，可是如果控制不好命名域，由于tf、slim等等的实现细节和默认命名方式（包括每个op中的拆分op）千差万别，还是会导致graph无法match，导致model导不进来的。
“克隆”一词总会让我们想起与生物学相关的科技医学技术，说的就是将动物的细胞取到后进行人工培育，从而培育出一个一模一样的动物（当然也包括人）。...在编程界中同样存在克隆的技术，只不过它与传统的医学不相同的是：它具有浅克隆和深克隆的区别。...changeObj()方法真正的把输入的参数改变了，而changePri()方法对输入的参数没有任何的改变。 从这个例子知道Java对对象和基本的数据类型的处理是不一样的。...这种方式的参数传递被称为"值传递"。而在Java中用对象的作为入口参数的传递则缺省为"引用传递"，也就是说仅仅传递了对象的一个"引用"，这个"引用"的概念同C语言中的指针引用是一样的。...也就是说，这些的类中的所有方法都是不能改变其自身的值的。这也让我们在编clone类的时候有了一个更多的选择。同时我们也可以把自己的类编成不可更改的类。
以PoseNet模型为例，该模型能够对人物的姿态进行检测 ? 可以点击进入github页面，查看该模型的一些介绍和用法。 ?...3）这里有个问题需要注意，一些模型可能比较大，加载较慢，所以一般采用异步加载，但小程序不支持异步加载，要再安装一个库。...')//异步加载库的下载命令//index.jsPage({ //async 异步加载 ，onLoad是在加载时触发可能会造成卡顿，改为onReady加载完毕后触发 async onReady()...: 0.5 //层数 })//加载模型，配置参数，详细的参数说明可以查看那个模型的github页面下的说明 //console.log(this.net) /...这样就能在测试的时候访问该域名，如果要发布正式的微信小程序就得将模型放在已经备案的域名上。 ? 最后点击保存，在控制台能够查看模型信息即表示模型加载成功。 ?
1.模型载入 由于保存模型的时候TensorFlow将计算图的结构以及计算图上的变量参数值分开保存。所以加载模型我从计算图的结构和计算图上的变量参数值分别考虑。...前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的，但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来，并没有加载模型的计算图，所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话，就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候，已经对变量进行初始化了，所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量，下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图，可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用，我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可： ?
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...# 采用加载的模型进行操作，不要忘记输入占位符 data = 50 result = sess.run(activation, {'x:0': data}) print(result) 多个模型 上述介绍了如何加载单个模型的操作...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...，加载多个模型并不是一件困难的事情。
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。...这些方法都不代表最佳的解决方案，我们应根据项目需求选择合适的方法。 建立模型 首先，让我们需要创建模型。在示例中，我们将使用 Logistic回归[4] 模型和 Iris数据集[5]。...让我们导入所需的库，加载数据，并将其拆分为训练集和测试集。...•模型兼容性 ：在使用 Pickle 和 Joblib 保存和重新加载的过程中，模型的内部结构应保持不变。 Pickle 和 Joblib 的最后一个问题与安全性有关。...这两个工具都可能包含恶意代码，因此不建议从不受信任或未经身份验证的来源加载数据。 结论 本文我们描述了用于保存和加载 sklearn 模型的三种方法。
这个可以从小程序的大小限制的变化看出，最开始小程序的大小限制为1M，后来限制为2M，最新微信又给小程序提供了分包加载机制，开发者将小程序划分成不同的子包，用户在使用时按需进行加载，所有分包大小限制提高到...现在的深度学习模型，动辄几十M，多则一两百M。这个时候开发人员就需要进行取舍，选择那些模型规模小，但精度不那么高的模型。...一种解决方案是从网络加载模型，不增加小程序的体积，但这并不是一个完美的解决方案，毕竟每次推导都需要从网络下载模型，会有一定的网络延迟。...在前端开发中，为了保持系统的流畅，通常会采用一些缓存技巧来避免每次从网络加载图片、JS等文件。那能否将模型也作为资源缓存起来呢？...Google团队显然也意识到了这种需求，先是在TensorFlow.js中增加了对tfjs模型缓存的支持。最近，TensorFlow.js 微信小程序插件也得到了更新，支持微信小程序模型缓存。
比如我想看一下JQuery的extend源码，就不得不再好好看看深克隆浅克隆的问题。 ---- 什么是深克隆？ 我们都知道，JavaScript有六种基本的数据类型。...，object】 （在内存中表现为一个指针，保存在堆中） 将一个对象的所有属性均复制，并将该对象与原对象放在内存中不同的位置，此时，改变新对象的属性不会对原对象造成影响，这种行为叫做深克隆。...---- 我们还是先看浅克隆吧。。。...看他们的爱好： 浅克隆只是简单的复制对象，若对象其中一个属性是引用值，由于引用型变量保存的是内存的一个地址，所以后来的hobby属性，都指向内存中的同一块地址，最后输出的结果同样相同。...从上面的例子也可以看出，name等原始值的改变，并不会影响原对象中的原始值。 ---- 解决克隆引用值问题，还是需要深度克隆的！
前言 大部分的webgl框架，比如threejs和babylon等，都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎，基于three封装，同样有加载模型的loader，因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件，也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架，需要能够上传obj和gltf等格式的模型，在上传前，需要先对模型预览，这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例，进行说明。...加载本地模型的思路是这样的： 既然引擎可以通过url的机制，加载模型。 那么如果有一种机制，可以把本地文件及其关联的资源（比如贴图）等转换成url的形式，就可以进行使用loader进行访问了。...返回的是一个url地址对象。 加载本地模型 有了上述基础知识，大致的思路就出来了： 首先 加载本地文件，读取file对象（可能是多个File对象，因为一个模型可能包括多个资源文件）。
微信小程序添加一点图片，加上深度学习模型文件，很容易超过 2M 的大小。所以 tfjs 库能减则减，可能在项目开发中需要对 tfjs 库进行裁剪。...在最新的版本中，它们整合到同一个 git 库中: TensorFlow.js Core, tfjs核心库，提供灵活的低层次API，由deeplearn.js发展而来。...TensorFlow.js Layers, 提供高层次API，实现了类似于Keras的函数。 TensorFlow.js Data, 提供简单的API加载和准备数据，功能类似于tf.data。...TensorFlow.js Converter, 提供工具导入TensorFlow SavedModel格式模型到TensorFlow.js。...构建tfjs库 克隆 tfjs 源码库： git clone https://github.com/tensorflow/tfjs.git 构建 tfjs cd tfjs/tfjs yarn build-npm
克隆的对象可能包含一些已经修改过的属性, 而new出来的对象的属性都还是初始化时候的值, 所以当需要一个新的对象来保存当前对象的"状态"时就要靠克隆了....而通过clone方法赋值的对象跟原来的对象是同时独立存在的. 概念 浅克隆: 被克隆的对象里的所有变量值都与原来的对象相同, 而所有对其他对象的引用仍然指向原来的对象....简单说, 浅克隆仅克隆当前对象, 而不克隆当前对象所引用的对象. 深克隆: 被克隆的对象里的所有变量值都与原来的对象相同, 那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象, 而不再是原来被引用的对象....简单说, 深克隆不仅克隆了当前对象, 还把当前对象所引用的对象都复制了一遍. Object中的clone Object类中的clone()方法属于浅克隆....Java序列化克隆 如果引用类型中海包括引用类型, 要实现多层克隆会很麻烦, 这使用可以使用序列化和反序列化的方式实现对象的深克隆.
说到克隆，本质都是使用一个已经实例化完成的对象的副本。 对于基本类型比较简单。...那么如何正确复制对象呢，这里就得说一下Java的Clone。 克隆 Java的克隆允许复制一个一模一样内容的对象出来，当改变A内容时，被克隆的B的内容不会一起改变。 为什么要克隆呢？...其实很简单，当我们复制了一个对象的引用，新对象的数据在发生变更时会同时修改原对象的数据。而这并不是我们想要的，我们只想修改新对象的数据。克隆可以解决这种场景。 这里面有两种克隆，浅克隆和深克隆。...如果我们想把克隆对象里的非基本类型也一并克隆的话，那么需要把引用的类型也同样实现克隆接口。...最后一种克隆方法 如果我们想克隆的对象有多个层次的类型引用，这时候把每一个类型都实现 Clonable接口是不现实的。 那么可以用序列化和发序列化的方法来实现克隆。
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
无论是在java面试过程中，还是在与各种老鸟交流的过程中，对java对象的深浅拷贝，都是一个绕不开的问题，这个问题看似很容易，却是大多数人用来区分小白的标准问题。现在对该问题进行说明。...1.定义 浅克隆（拷贝）：复制一个对象的实例，但是这个对象中包含的其它的对象还是共用的。一般用super.clone()方法，clone的对象就是浅克隆。...深克隆（拷贝）：复制一个对象的实例，而且这个对象中包含的其它的对象也要复制一份。...Data 是lombak的一个注解。...当然，实现深克隆的方法并不局限于流这一种办法，还可以通过json等其他办法实现。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...SavedModel模型，并加载之。...其主要优点是SaveModel与语言无关，比如可以使用python语言训练模型，然后在Java中非常方便的加载模型。当然这也不是说checkpoints模型格式做不到，只是在跨语言时比较麻烦。...要保存该模型，我们还需要对代码作一点小小的改动。 添加命名 在输入和输出Ops中添加名称，这样我们在加载时可以方便的按名称引用操作。...这个时候tag就可以用来区分不同的MetaGraphDef，加载的时候能够根据tag来加载模型的不同计算图。
近年来，随着大模型持续火爆，直接在模型层面的能力开源得到了越来越多的关注，开发者能够通过对模型进行训练、微调，进一步提升模型与其所开发的应用之间的部署效果。...目前，该模型部署教程已上线 HyperAI超神经官网，点击开始克隆： https://hyper.ai/tutorials/29812 小编让原神角色派蒙客串了一下甄嬛传里的皇后↓ B 站热门 up...主 Jack-Cui 制作的 AI 声音克隆教程如下： 手把手教程如下，准备好 5 秒语音就能开始训练你的声音克隆模型啦！...点击「克隆」，复刻该模型。（此步骤只可体验 B 站 up 主 Jack-Cui 已上传的音色） 3. 如果想自定义克隆音色，需要创建全新的数据集。...在「数据集地址」模块内填写本次想要克隆声音的数据集地址，选择音频数据类型后，点击「开始训练」，待输出结果显示为「模型正在开启预测，请稍后」，回到「run.ipynb」，即可看到显示「GPT 训练完成」。
我认为其实就是统计学的另一种花里胡哨/故弄玄虚的说法！...tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...low-level JavaScript linear algebra library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org/ 我们结合tensorflow.js...trueCoefficients = {k: 0.6, b: 0.8};//真实值 const trainingData = generateData(100, trueCoefficients);//用于模型训练的数据...await train(trainingData.xs, trainingData.ys, numIterations);// 模型训练 var xvals = await trainingData.xs.data
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