当创建一个类时，程序员不需要完全重新编写新的数据成员和成员函数，只需要设计一个新的类，继承了已有的类的成员即可。这个已有的类被称为的基类，这个新的类被称为派生类。...基类和派生类 一个类可以派生自多个类或接口，这意味着它可以从多个基类或接口继承数据和函数。...C# 中创建派生类的语法如下： class { ... } class : { ... } 假如一个基类是Shape,一个派生类是Rectangle...派生类继承了基类的成员变量和成员方法。...、一个类在继承另一个类的同时，还可以被其他类继承 5、在 C# 中，所有的类都直接或者间接的继承自 Object 类 using System; using System.Collections.Generic
所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...比如发货时的寄件人填报地址、身份信息，电商仓库核对出货的货品信息，都可以借助OCR，“啪地一下”，实现一键录入。 随着AI技术的愈发完善和应用的加深，这种速度做到了“没有最快只有更快”。...…… 从以上几个小小用例中不难看出，“成熟”的AI，或者说几年前那些当红明星类的AI应用看似风光不在，但它们实则已深入到我们生活中的方方面面，并且主打的就是一个“节支增效”。...这是一个包含量化、剪枝（稀疏性）、蒸馏（知识提炼）和神经架构搜索等多种常用模型压缩技术的开源Python库，它已经支持多款英特尔®️ 架构的硬件，并且已经兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX...更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。...（2）显式指定默认会话 tf.Session()函数只有创建会话的功能，并不能将该会话设置为默认会话，需要显示的设置默认会话。...只有在会话中通过sess.run() 或者x.eval() 来运算并返回运算结果。 6.
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
1.持久化代码实现tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。...在加载模型的程序中也是先定义了tensorflow计算图上的所有运算，并声明了一个tf.train.Saver类。...比如在加载模型的代码中使用saver = tf.train.Saver([v1])命令来构建tf.train.Saver类，那么只有变量v1会被加载进来。...tensorflow提供了tf.train.NewCheckpointReader类来查看保存的变量信息。以下代码展示了如何使用tf.train.NewCheckpointReader类。...在checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有tensorflow模型文件的文件名。
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？...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...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。...这个类还提供run函数来对输入数据使用加载的模型进行操作。这个类对于我是有用的，因为我总是将模型输出放到一个集合或者对它命名为activation_opt，并且将输入占位符命名为x。...你可以根据自己实际应用需求对这个类进行修改和拓展。
前言 TensorFlow目前在移动端是无法training的，只能跑已经训练好的模型，但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的，如何将参数、graph同时保存呢？...生成模型 主要有两种方法生成模型，一种是通过freeze_graph把tf.train.write_graph()生成的pb文件与tf.train.saver()生成的chkp文件固化之后重新生成一个pb...中传统的保存模型方式是保存常量以及graph的，而我们的权重主要是变量，如果我们把训练好的权重变成常量之后再保存成PB文件，这样确实可以保存权重，就是方法有点繁琐，需要一个一个调用eval方法获取值之后赋值...运行代码，系统会生成一个PB文件，接下来我们要测试下这个模型是否能够正常的读取、运行。 测试模型 在Python环境下，我们首先需要加载这个模型，代码如下： with open('....以上这篇TensorFlow固化模型的实现操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
概述 以前自己都利用别人搭好的工程，修改过来用，很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍，搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。...搭建模型和导出模型 参考《TensorFlow固化模型》，导出固化的模型有两种方式....后续就可以用这个模型来测试图片了。 方式2的完整训练和保存模型代码 主要看main函数就行。另外注意deepnn函数最后节点的名字。...加载模型 下方的代码用来加载模型。...:搭网络,导出模型,运行模型的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
“强制实现”，也就是只要是父类指针调用普通函数，那就是父类的普通函数 而虚函数的作用，主要是为了让父类指针可以调用子类的函数，这种是在运行时才决定调用哪个函数 1、虚函数： C++的虚函数主要作用是...子类可以重写父类的虚函数实现子类的特殊化。 2、纯虚函数： C++中包含纯虚函数的类，被称为是“抽象类”。抽象类不能使用new出对象，只有实现了这个纯虚函数的子类才能new出对象。 ...C++中的纯虚函数更像是“只提供申明，没有实现”，是对子类的约束，是“接口继承”。 C++中的纯虚函数也是一种“运行时多态”。...3、普通函数： 普通函数是静态编译的，没有运行时多态，只会根据指针或引用的“字面值”类对象，调用自己的普通函数。 普通函数是父类为子类提供的“强制实现”。 ...因此，在继承关系中，子类不应该重写父类的普通函数，因为函数的调用至于类对象的字面值有关。 参考链接
一、不能自动继承的成员函数 构造函数（包括拷贝构造函数） 析构函数 =运算符 二、继承与构造函数 基类的构造函数不被继承，派生类中需要声明自己的构造函数。...声明构造函数时，只需要对本类中新增成员进行初始化，对继承来的基类成员的初始化调用基类构造函数完成（如果没有给出则默认调用默认构造函数）。...初始化列表参数多个且其中有调用基类构造函数时，先执行基类构造函数（从最远的开始，如果多重继承则按继承的顺序）；其他对象成员若不止一个，则按定义的顺序构造，与初始化列表顺序无关。...四、派生类到基类的转换 当派生类以public方式继承基类时,编译器可自动执行的转换(向上转型 upcasting 安全转换) 派生类对象指针自动转化为基类对象指针 派生类对象引用自动转化为基类对象引用... *>(pm2); //e1 = m2; // 私有或保护继承的时候，派生类对象无法转化为基类对象。
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...另外如果使用Tensorflow Serving server来部署模型，必须选择SavedModel格式。 SavedModel包含啥？...saved_model.pb 保存 为了简单起见，我们使用一个非常简单的手写识别代码作为示例，代码如下： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...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。...，第三个参数是模型保存的文件夹。
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。...论文以及Tensorflow官方教程介绍：Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里查看官方教程（英语版）。代码解析：代码可以在github找到，这里先放上代码地址。点击这里查看代码。代码框架很容易理解，一开始，PTB模型被设计入了一个类。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...论文以及Tensorflow官方教程介绍： Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials...代码框架很容易理解，一开始，PTB模型被设计入了一个类。该类的init函数为多层LSTM语言模型的架构，代码如下： ? 上面的代码注释已就框架进行了解释。
Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型，方便后期的前端部署。...for inference) at: ', os.path.join(output_fld, output_graph_name)) 补充知识：keras h5 model 转换为tflite 在移动端的模型...,若选择tensorflow或者keras最基本的就是生成tflite文件，以本文记录一次转换过程。...，再根据自己的模型很容易就能判断出实际的name。...以上这篇Keras模型转成tensorflow的.pb操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字. 第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make....) 原版的tools/tensorflow/tensorflow2ncnn.cpp里, 不支持tensorflow的elu, FusedBathNormalization, Conv2dBackpropback..., 只不过ncnn实现反卷积的操作和tensorflow内部实现反卷积的操作过程不一样, 但结果是一致的, 需要仿照普通卷积的写法加上去. ncnn同样支持空洞卷积, 但无法识别tensorflow的空洞卷积...补充知识：pytorch模型转mxnet 介绍 gluon把mxnet再进行封装，封装的风格非常接近pytorch 使用gluon的好处是非常容易把pytorch模型向mxnet转化 唯一的问题是gluon...模型转ncnn的操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式 程序猿 们很为难。...为解决这个问题，本篇以BERT为例，介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1....工具安装 [image.png] 使用工具为：Transformers（链接），该工具对常用的预训练模型进行封装，可以非常方便的使用 pytorch调用预训练模型。...模型转换 下载google的 BERT 模型； 使用如下命令进行转换： export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers
一、抛出 / 捕获 多个类型异常对象 1、标准异常类 在 C++ 语言中 , 提供了一系列的 " 标准异常类 " , 这些 " 标准异常类 " 都继承了 std::exception 基类 , 在 标准库...中 , 抛出的异常 , 都是 标准异常类 , 都是 std::exception 类的子类 ; 2、标准异常类继承结构 标准异常类 定义在 std 命名空间 , 标准异常类 基类 std::exception..._What : "Unknown exception"; } } 标准异常类的继承关系如下图所示 : 上图中 runtime_error 和 logic_error 两个重要的异常类型基类..., logic_error 是 编译时 被预先检测出来的异常 , 编程足够规范可以避免此类异常 ; logic_error 定义在了 头文件中 , 继承 exception 异常基类..., 会抛出此异常 ; 二、自定义异常类继承 std::exception 基类 1、自定义异常类继承 std::exception 基类 首先 , 导入 头文件 ; #include
面向对象的编程使我们可以在软件设计上做同样的事情。可以定义一个通用类，并使用继承创建该抽象类的特定实例。...class（类）定义了对象的抽象特征（属性，attributes）和行为（方法，methods）。这是一个用于创建一个或多个相同类型对象的蓝图（blueprint）。...例如有一个汽车类定义了所有汽车对象可以包含的东西，然后在该类基础上定义具有某种特殊属性（品牌、颜色和引擎等）的特殊汽车，例如银色的保时捷跑车。 使用继承可以允许具有足够相似接口的对象共享代码。...父类仅用于实现重用和抽象，声明为virtual class，永远不要实例化父类。 对象保存运行时的数据并用作构建程序，程序实例化对象并触发对象之间的互动。...module top; car my_car = new; // object of instance creation my_car.run(); endmodule: top SystemVerilog类的动态特性与
tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。...pb模型，代码及排坑 我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型，但是训练的代码是用keras写的，所以生成keras特定的h5模型，所以用到了h5_to_pb.py函数。...附上h5_to_pb.py（python3） #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件，转换成TensorFlow的pb文件 """ # ==============...下边是两个函数介绍： save()保存的模型结果，它既保持了模型的图结构，又保存了模型的参数。...save_weights()保存的模型结果，它只保存了模型的参数，但并没有保存模型的图结构 以上这篇将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
在深度学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架，为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。...随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地优化这些模型，使之在有限的计算资源下达到最佳性能，成为了一个至关重要的课题。...本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略，并通过实战代码示例，帮助读者掌握优化技巧，提升模型的训练效率与预测性能。1. 权重初始化策略良好的权重初始化对于模型快速收敛至关重要。...（He初始化），分别适用于线性激活函数和ReLU类激活函数。...正则化正则化是防止模型过拟合的有效方法。L1、L2正则化以及Dropout技术在TensorFlow中均有对应实现。
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