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？...在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载多个模型。...，选择其中一个都可以 # FROM SAVED COLLECTION: 从保存的集合中调用 activation = tf.get_collection('activation')[0] # BY...# 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...，但如何加载多个模型呢？
用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据，无法对未见过的样本做出好的预测？还有，我们如何选择好的模型呢？...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...在训练数据集上用不同的超参数设置运行学习算法最终会得到不同的模型。由于我们感兴趣的是从该超参数设置中选择最优性能的模型，因此我们需要找到评估每个模型性能的方法，以将它们进行排序。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定手头最适合待解决问题的机器学习算法。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。
把模型拟合到训练数据上是一方面，但怎么才能知道模型在未知数据上的泛化性能呢？如何针对手头的问题在不同算法间选择出最好的模型呢？模型评估当然不会是机器学习通向的终点。...理想情况下，模型的估计性能说明了它在未知数据上的表现如何——在机器学习的应用或新算法的开发中，对未来数据进行预测通常是我们想要解决的主要问题。...我们希望通过调整学习算法和从给定的假设空间中选择最佳的执行模型来提高预测性能。...交叉验证技术会对多个超参数配置对模型进行排序，并估计模型对独立数据集的泛化性能。 ▌3.2 超参数和模型选择 在第一节中我们已经介绍过超参数和模型参数的区别。...很多研究都在比较k-fold交叉验证中k值选择如何影响模型性能估计的方差和估计偏差。不过，天下没有免费的午餐。
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...（一）机器学习的性能评估 如何评估机器学习模型的性能？典型的回答是：第一，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。...在训练数据集上用不同的超参数设置运行学习算法最终会得到不同的模型。由于我们感兴趣的是从该超参数设置中选择最优性能的模型，因此我们需要找到评估每个模型性能的方法，以将它们进行排序。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。
RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。...本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。...Embedding 向量维度是向量的长度，即 f(x)=y 中的 y，模型将输出此结果。 最大 Token 数是输入文本块的长度，即 f(x)=y 中的 x ，您可以输入到模型中。...因此，HuggingFace 发布了一篇博客，介绍了判断模型排名是否可信的要点。点击模型链接（称为“模型卡片”）后： 寻找解释模型如何训练和评估的博客和论文。仔细查看模型训练使用的语言、数据和任务。...使用 HuggingFace 的好处就是，在选择完 Embedding 模型后，如果您需要更换模型，只需要在代码中修改 model_name 即可！
） 矩阵分解（Matrix Factorization） 协同过滤（Collaborative Filtering） 在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？...本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。 1. 场景的角度 a....图像识别 适用模型：卷积神经网络（CNN） 原因：CNN能够自动从原始图像中提取有效的特征表示，适用于处理复杂的图像数据。...在线学习：值得一提的事，如果业务数据变化等情况，有在线学习迭代模型的需求，选择深度学习模型是一个不错的选择。 5. 计算资源及时间 资源有限：选择计算效率较高的模型，如线性模型、决策树等。...模型融合：是一种结合多个模型的预测结果以生成更强大、更准确的预测结果的策略。它通过将多个弱模型（基模型）的预测结果整合，以降低误差并提高模型的泛化能力。
本视频主要讲解两个问题：（1）模型选择问题；（2）样本数据集的处理，在上节视频的基础上将样本集更细分为训练集、验证集、测试集三类。...本节实质上还是讲如何通过样本数据找到一个适合于解决对应问题的算法模型。 还是说过拟合 如果用多项式拟合，对训练集的拟合效果很好，但往往意味着很差的泛化能力。就是越是好看的花架子，实战可能越差。 ?...代表模型选择的参数 那，如果想用一个算法来选择这个多项式的最高次幂，我们可以把这个最高次幂也设计为一个待求解的参数d，那么对应的每个d的取值都会有一组多项式的系数参数\theta，对应的每个模型也会有一个测试误差函数...那求解最好模型的问题，也就变成了求解上图中最小测试误差的问题。比如最后可能d=5最好，那对应的五次多项式的拟合结果即是所求。 ? 上面所说的就是模型选择的基本思路。...面对模型选择问题时，我们将可能的模型的最小误差函数都给求出来，先是用训练集训练各个模型的参数，然后用验证集找出最好的那个模型，最后再用测试集来进行测试。
用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据，无法对未见过的样本做出好的预测？还有，我们如何选择好的模型呢？...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定手头最适合待解决问题的机器学习算法。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。
对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型 双塔模型在训练时是对一个batch内样本训练。...模型只能从当前batch内区分出batch内正样本，无法很好地从所有候选集中区分正样本。 未点击的item没有做负样本 。...这样可以让所有的item参与到训练中，一些曝光未点击的item也会当作负样本。同时，双塔模型中使用的 p_y 等于训练样本中的频率加上所有数据集中的频率分布。...作者使用了FIFO（先进先出）队列，item塔输出向量时，会放进FIFO中。当warm-up training达到一定的轮数后，训练模型时，会从FIFO拿出一批向量作为负样本的向量。...B'在这里是从FIFO中取出的一批向量。 图3展示了CBNS与只用batch内负样本的不同。CBNS维持了一个memory bank。在训练时，会从里面拿出一定量的向量。
在这篇文章中我们运用数学中概率论的知识对女生选择追求者的这一过程进行数学建模，得到女生的选择的最优策略，最后对结果进行简单的讨论。...关键词 炮灰模型、排列、选择 模型假设 众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的，把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化，并做出一些合理的假设，考虑比较简单的一种情况。...基于上面这些假设和模型，我们提出这样一种策略：对于最先表白的M 个人，无论女生感觉如何都选择拒绝；以后遇到男生向女生表白的情况，只要这个男生的编号比前面M 个男生的编号都大，即这个男生比前面M个男生更适合女生...（在这种模型中，前面M 个男生就被称为“炮灰”，无论他们有多么优秀都要被拒绝） 模型建立 在这一部分中，根据上面的模型假设，我们先找到对于给定的M 和N(1<M<N) ，女生选择到Mr....由此得到女生选择接受时遇到Mr. Right 的概率为 模型求解：（不感兴趣的话可以直接跳过这部分推导） 这一部分中我们求解使这个表达式取得最大值时M 的值。
在这篇文章中我们运用数学中概率论的知识对女生选择追求者的这一过程进行数学建模，得到女生的选择的最优策略，最后对结果进行简单的讨论。...关键词 炮灰模型、排列、选择 模型假设 众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的，把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化，并做出一些合理的假设，考虑比较简单的一种情况。...在适合这个女生的意义上，假设追求者中任何两个男生都是可以比较的，而且没有相等的情况。这样我们对这N 个男生从1 到N 进行编号，其中数字越大表示越适合这个女生。这样在这段时间中，女生的Mr....基于上面这些假设和模型，我们提出这样一种策略：对于最先表白的M 个人，无论女生感觉如何都选择拒绝；以后遇到男生向女生表白的情况，只要这个男生的编号比前面M 个男生的编号都大，即这个男生比前面M个男生更适合女生...（在这种模型中，前面M 个男生就被称为“炮灰”，无论他们有多么优秀都要被拒绝） 模型建立 在这一部分中，根据上面的模型假设，我们先找到对于给定的M 和N(1<M<N) ，女生选择到Mr.
Doris的表模型和MySQL的存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同的表模型擅长处理不同的数据方式. 如何能高效的查询, 直接取决于选择的表模型....表一旦创建, 表模型不能更改. 1. Doris表中字段分类 在Doris表中, 字段被人为的分为2种: Key和Value. Key也就是俗称的维度, Value是指标....SUM：求和，多行的 Value 进行累加。 2). REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。 3). MAX：保留最大值。...UNIQUE 唯一模型, 其实是聚合模型的一个特例, 在唯一模型中, 所有的Value列会按照REPLACE的方式聚合, 也就是除了UNIQUE KEY之外的列, 都是新数据替换旧数据....这种数据模型区别于 Aggregate 和 Uniq 模型。数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。
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。...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。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
双亲委派模型 四种类加载器 从JVM的角度看，类加载器主要有两类：Bootstrap ClassLoader和其他类加载，Bootstrap ClassLoader是C++语言实现，是虚拟机自身的一部分...从Java开发者的角度看，需要了解类加载器的双亲委派模型，如下图所示： ?...双亲委派模型 Bootstrap ClassLoader：启动类加载器，这个类加载器将负责存放在/lib目录中、被-Xbootclasspath参数所指定的路径中，并且是虚拟机会识别的...如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器，这个就是一个Java程序中默认的类加载器。...相反，如果没有使用双亲委派模型，由各个类加载器自行去加载的话，如果用户自己编写了一个称为java.lang.Object的类，并放在程序的Class Path中，那系统中将会出现多个不同的Object类
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：
如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...所以我们选择将两个模型合并为一个。...是否一定必须重新导出整个模型， 是否可以用“LoRa”的方式加载模型呢。...onnx 导出的模型的名字是不一致的，我们需要找到映射关系，才能正确加载。...接下来就是和 onnx 模型中的 name 找到对应关系。
使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...通常是执行模型的推理工作，主要承载一些 GPU/CPU 密集型的任务，从而可以将一个 AI 应用中不同硬件资源需求的任务进行轻松解耦。...当我们将模型存储在 JuiceFS 中时，不同实例可以共享同一个大型语言模型。 下图是我们集成 JuiceFS 后的架构。...4 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。...挑战 3: JuiceFS 下载速度问题 在测试 JuiceFS 时发现，使用 JuiceFS 下载模型的速度非常慢，甚至比直接从镜像中下载还要慢。
使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...当我们将模型存储在 JuiceFS 中时，不同实例可以共享同一个大型语言模型。 下图是我们集成 JuiceFS 后的架构。...Container Image 中仅包含用户的 Python 业务代码和 Python 运行所需的依赖和基础环境，这样的设计带来的好处是可以同时下载模型和运行，无需在本地解压模型。...04 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。...挑战 3: JuiceFS 下载速度问题 在测试 JuiceFS 时发现，使用 JuiceFS 下载模型的速度非常慢，甚至比直接从镜像中下载还要慢。
1.常见NLP任务 信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。...2.如何将业务问题抽象为已得到很好解决的典型问题 2.1 明确业务的输入与输出 令输入文本用X表示，输出标签用Y表示，则有以下粗略的分类： 2.1.1 如果Y表示某一类的概率，或者是一个定长向量，向量中的每个维度是其属于各个类的概率...3.2 可供选择的方案 选择平台版还是工具版 选择GPU还是CPU训练，哪一款硬件，单机还是多机，单卡还是多卡，本地还是集群 选择怎样的预制网络 是否需要预训练模型 选择哪一版本的预训练模型 训练数据要多少...a.从模型复杂度来看，LSTM、GRU、CNN、BOW的复杂度与效果依次递减，速度依次提升。...4.知道NLP中一维CNN中的卷积核大小、卷积核的个数各指代什么，时序最大池化层如何操作。 5.知道NLP中CNN与LSTM的区别，各擅长处理哪类文本问题。
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