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模型保存,加载和使用

[阿里DIN] 模型保存,加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 :介绍DIN模型的保存,加载和使用。...因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存,所以保存后在相关文件夹中会出现3个文件。 下面就是DIN,DIEN相关生成的文件,可以通过名称来判别。...这种模型和权重数据分开保存的情况,使得发布产品时不是那么方便,所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢?...Op节点从图中剥离掉; 使用tf.train.writegraph保存图,这个图会提供给freeze_graph使用; 再使用freeze_graph重新保存到指定的文件里; 0x02 DIN代码 因为

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如何用Python Selenium和WebDriver抓取LinkedIn数据并保存登录状态

在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python Selenium和WebDriver抓取LinkedIn的数据,并通过设置爬虫代理IP、user-agent以及cookie等信息来保持登录状态和提高爬虫的效率...配置爬虫代理IP为了避免被LinkedIn检测到频繁的请求,使用爬虫代理IP是一个有效的手段。下面的代码展示了如何配置爬虫代理IP。...使用WebDriver抓取LinkedIn数据一旦登录成功并保持了登录状态,就可以开始抓取LinkedIn页面上的数据。...总结与注意事项通过上述步骤,我们已经实现了用Python Selenium和WebDriver抓取LinkedIn数据并保持登录状态的基本流程。...在实际应用中,建议进一步优化代码,例如处理动态加载的内容、处理异常情况、以及遵守LinkedIn的使用条款以避免账号被封禁。

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    【Python模块】- 如何导入和使用模块?模块导入方式有哪些?

    的方式使用模块提供的工具 ——全局变量、函数、类3.导入模块后使用工具代码示例首先先准备两个模块,md_01_测试模块1和 md_02_测试模块2,然后在demo文件中导入模块并使用工具。...测试模块文件代码内容如下截图:在demo文件中使用模块中的函数和类——代码如下:# 导入两个模块import md_01_测试模块1import md_02_测试模块2# 使用模块中类创建对象a = md...(模块别名)如果模块的名字太长,可以使用as指定模块的别名(也就是好记的名字),以方便后续在代码中的使用。...的方式代码验证:导入一个模块所有工具from md_01_测试模块1 import * print(title) name() a = A() print(a)执行结果:验证:全局变量和函数同名都被后面的覆盖了...,单单从代码上不好排查,如图更多关于Python基础教程和进阶知识都可以去Python自学网学习,还有Python学习路线讲解。

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    如何使用sklearn加载和下载机器学习数据集

    推荐阅读时间:10min~12min 文章内容:通过sklearn下载机器学习所用数据集 1简介 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。...sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。...fetch_20newsgroups 返回一个能够被文本特征提取器接受的原始文本列表,fetch_20newsgroups_vectorized 返回将文本使用tfidf处理后的特征矩阵。...fetch_lfw_people用于加载人脸验证任务数据集(每个样本是属于或不属于同一个人的两张图片)。...fetch_lfw_people 用于加载人脸识别任务数据集(一个多类分类任务(属于监督学习), 数据原地址: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 4.5下载 mldata.org

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    简述如何使用Androidstudio对文件进行保存和获取文件中的数据

    在 Android Studio 中,可以使用以下方法对文件进行保存和获取文件中的数据: 保存文件: 创建一个 File 对象,指定要保存的文件路径和文件名。...使用 FileOutputStream 类创建一个文件输出流对象。 将需要保存的数据写入文件输出流中。 关闭文件输出流。...示例代码: // 保存文件 String filename = "data.txt"; String content = "Hello, World!"...使用 FileInputStream 类创建一个文件输入流对象。 创建一个字节数组,用于存储从文件中读取的数据。 使用文件输入流的 read() 方法读取文件中的数据,并将其存储到字节数组中。...这些是在 Android Studio 中保存和获取文件中的数据的基本步骤。

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    如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地

    构建工具:为了方便项目管理和依赖管理,推荐使用sbt(Scala Build Tool)作为构建工具。可以从sbt官网下载并安装sbt。...设置超时时间 driver.manage().timeouts().implicitlyWait(10, TimeUnit.SECONDS) }}这里我们设置了用户代理、启用JavaScript、加载图片...url.openConnection(proxy).getInputStream() val outputStream = new FileOutputStream(outputFile) // 将视频文件保存到磁盘上...五、注意事项遵守法律法规:在进行网页爬取时,务必遵守相关法律法规,尊重网站的版权和隐私政策。合理使用资源:避免频繁请求网站,以免给网站服务器带来过大压力,导致网站瘫痪。...视频格式和编码:下载的视频格式和编码可能与本地播放器不兼容,需要提前确认或进行格式转换。

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    Python中如何使用os模块和shutil模块处理文件和文件夹

    图片os和shutil都是Python标准库中用于处理文件和文件夹的模块,它们都提供了许多常用的文件和文件夹操作功能,但是它们的使用场景和优势有所不同。...如果需要在Python中复制文件或目录,就需要使用shutil模块。shutil模块是在os模块的基础上开发的,提供了许多高级的文件和文件夹操作功能,例如复制文件、复制目录、移动文件、移动目录等。...shutil模块比os模块更加高级、更加方便,可以用来处理一系列文件和文件夹操作,而不仅仅是单个文件或目录。同时,shutil模块也可以处理文件和目录的压缩和解压缩。...因此,os模块和shutil模块各自具有不同的优势,可以根据实际需要选择使用。...如果只需要对单个文件或目录进行基本的文件操作,可以使用os模块;如果需要复制或移动多个文件或目录,或者需要进行文件和目录的压缩和解压缩,就应该使用shutil模块。

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    如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地

    构建工具:为了方便项目管理和依赖管理,推荐使用sbt(Scala Build Tool)作为构建工具。可以从sbt官网下载并安装sbt。...driver.manage().timeouts().implicitlyWait(10, TimeUnit.SECONDS) } } 这里我们设置了用户代理、启用JavaScript、加载图片...url.openConnection(proxy).getInputStream() val outputStream = new FileOutputStream(outputFile) // 将视频文件保存到磁盘上...五、注意事项 遵守法律法规:在进行网页爬取时,务必遵守相关法律法规,尊重网站的版权和隐私政策。 合理使用资源:避免频繁请求网站,以免给网站服务器带来过大压力,导致网站瘫痪。...视频格式和编码:下载的视频格式和编码可能与本地播放器不兼容,需要提前确认或进行格式转换。

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    如何监控NVIDIA GPU 的运行状态和使用情况

    设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。...有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数,例如批大小,还可以有效的识别训练中的瓶颈,比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长,导致GPU需要等待下一批数据的交付,从而处于空闲状态。...如果你负责硬件相关的工作,温度和功率是跟踪的可能是你关注的主要问题,这样您就可以平衡尝试最大化计算和维护设备安全。...如果你是硬件使用者(就像一般我们使用云服务器一样),最关心的应该是内存使用和GPU利用率。...memory.total,memory.free,memory.used --format=csv | tee gpu-log.csv 用 Python 代码监控 基于终端的工具很棒,但有时我们希望将 GPU 监控和日志记录直接整合到

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    实战篇 - 如何实现和淘宝移动端一样的模块化加载 (task-silce)

    这个工具是不限制环境和框架的,我现在的框架是 vue ,在 react 及小程序中也做过测试,是完全可以使用的,使用建议大家仔细阅读这篇文章,希望可以对你的工作有所帮助 性能优化的目的 我们每一次的界面变化...image 在这里我们不深入讲对于这方面的一些细节,这篇文章主要是给大家讲一下,如果做任务切片,如何优化界面的渲染速度和响应速度 分析淘宝 淘宝的渲染方式 我们先看一下淘宝的渲染方式 ?...image 通过图片和 Performance 的 main 部分,我们可以看得出来淘宝移动端的加载方式,是一块一块去加载的,暂时我们称之为 模块化加载 performance 的使用和如何查看性能优化的数据...task-slice TaskSlice.init(number || array, function(i){ //i 执行到第几次,或者第几个切片任务 }) 到这里,我们就可以模仿像淘宝一样的模块化的方式去加载...image 很明显,我们的对于用户的响应速度和界面渲染速度,提升了 50% 左右。

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    【linux命令讲解大全】202.Linux内核模块加载工具insmod和开机管理程序lilo的使用说明

    参数 内核模块:指定要加载的内核模块文件。...只是在使用insmod命令加载模块时,需要使用绝对路径方能加载,且加载时无法自动解决依赖关系。 lilo 安装核心载入开机管理程序 补充说明 lilo命令用于安装核心载入、开机管理程序。...清单1给出了一个示例配置,使用的是我的家用机器,支持Linux和Windows机器的双重引导。...了解我的工作站的基本配置,就可以想像出这些配置是如何与实际机器相关联的: 主HDD(物理磁盘1)上安装了WindowsXP(最初机器上只有它)。...不幸的是,这个口令是以可读文本的方式保存在lilo.conf文件中,所以,所有人都能够读取它。

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    pytorch说明

    状态丢失:除了模型参数之外的其他状态(如训练轮次、优化器状态等)不会保存。如果需要这些额外的状态信息,需要单独处理。 依赖于模型类:加载参数时需要有正确的模型类定义。...如果模型类在之后的开发中被修改或重命名,可能会导致加载失败。 另一种方法:保存和加载整个模型 保存整个模型: 直接保存模型对象,包括其参数和架构。...简便性:可以直接保存和加载整个模型对象,包括其参数、架构以及优化器状态等,无需单独处理。 2. 保持状态:模型的额外状态(如训练轮次、优化器状态)也会被保存和恢复,这对于恢复训练非常有用。 3....无需重新实例化:加载模型时,不需要担心模型的构造和初始化问题,直接从保存的状态中恢复。 4. 适用于复杂模型:对于具有复杂依赖或多组件的模型,保存整个模型可以避免重新实例化时的复杂性。 5....如果使用GPU训练模型,可以使用map_location参数将模型参数映射到CPU或指定的GPU。 保存和加载模型时,注意文件路径和模型的版本兼容性。

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    PyTorch 最佳实践:模型保存和加载

    这是一个常见的 Module ,但是做了修改,在计算中不使用 forward ,而是有几种方法对应基本的操作,如我们这里的.add 所以我使用了残差(residual)模块,它看起来大概像这样(注意它是如何分开独立声明激活的...它这样开头 序列化和还原模型主要有两种方法。第一个(推荐)是只保存和加载模型参数: 然后展示了如何用 state_dict() 和 load_state_dict() 方法来运作....第二种方法是保存和加载模型。...该说明提供了优先只使用序列化参数的理由如下: 然而,在[保存模型的情况]下,序列化的数据绑定到特定的类和所使用的确切目录结构,因此在其他项目中使用时,或在一些重度的重构之后,它可能会以各种方式中断。...可以无需模块加载状态字典,如果我们改变了一些重要的东西,可以检查和修改状态字典。 不太明显的是,实现者或用户还可以自定义模块处理状态字典。这有两个方面: 对于用户来说,有钩子(hooks)。

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    解决问题Missing key(s) in state_dict

    解决问题:Missing key(s) in state_dict在深度学习中,我们经常需要保存和加载模型的状态,以便在不同的场景中使用。...可以使用print(model)和print(state_dict)打印两者的结构,并进行对比。如果发现有不同的层或模块,需要相应地更改模型的结构,使其与state_dict中的键匹配。...根据实际情况,对模型结构和模型类进行适当调整,以便正确加载模型的状态。这样就能顺利恢复模型的参数和缓冲区状态,继续进行后续的深度学习任务。...它的主要用途是在训练期间保存模型的状态,并在需要时加载模型。它也可以用来保存和加载模型的特定部分,以便在不同的模型之间共享参数。state_dict只保存模型的参数和缓冲区状态,不保存模型的架构。...state_dict可以用来保存和加载模型的状态,使我们能够轻松地保存、加载和共享模型的参数。

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    作为面试官,为什么我推荐微前端作为前端面试的亮点?

    一种可能的方法是在子应用的生命周期函数中保存和恢复子应用的状态。...unmount() { // 保存子应用的状态 savedState = saveState(); } function saveState() { // 保存子应用的状态 // 这个函数的实现取决于你的应用...} function restoreState(state) { // 恢复子应用的状态 // 这个函数的实现取决于你的应用 } 这种方法的缺点是需要手动保存和恢复子应用的状态,这可能会增加开发的复杂性...通过动态加载,可以在需要时异步地加载远程模块,并在加载完成后使用模块。 在微前端应用中可以实现模块共享和动态加载,提供了更好的代码复用和可扩展性。...通过模块共享,可以避免重复加载和代码冗余,而动态加载则可以按需加载模块,提高应用的性能和用户体验。

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    【AI大模型】Transformers大模型库(十六):safetensors存储类型

    同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。...你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍safetensors库用法。...safetensors格式 save_file(model_state_dict, "model.safetensors") 对应的pytorch保存模型的方法 # 保存模型状态字典 torch.save...") # 加载到模型中 model.load_state_dict(loaded_state_dict) 使用safetensors时,模型的加载和保存方式与直接使用PyTorch的.pt或....pth文件不同,它提供了额外的安全特性,特别是在模型的分发和共享方面 三、总结 本篇内容展示了如何使用safetensors库,主要功能旨在安全地存储和加载机器学习模型的权重,特别是针对PyTorch

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