[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。...index ckpt_noshuffDIEN3.data-00000-of-00001 ckpt_noshuffDIEN3.index ckpt_noshuffDIEN3.meta 所以我们可以认为和保存的模型直接相关的是以下这四个文件...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？...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息。...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型...ReLU ()(conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))(relu2): ReLU ())如果我们想获取conv1的weight和bias
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。...Above statement will print the saved value 执行后，打印如下： [ 0.51480412 -0.56989086] 4 使用恢复的模型 前面我们理解了如何保存和恢复模型...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存 如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...# 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型？...2.只保存/加载模型的结构 如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作： # 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models
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：
技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中，逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维，旨在通过构造一个特定的机器学习模型，来替代传统算法中的搜索过程，进而加速经典图论等问题的求解...那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤：把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库，使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型。甚至是可以发布在云端，通过API接口进行调用。...那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载，官方文档可以参考这个链接。 保存模型 这里我们使用的模型来自于这篇博客，是一个非常基础的线性神经网络模型，用于拟合一个给定的函数。...加载模型 在模型的加载中，我们依然还是需要原始的神经网络对象LinearNet， # load_model.py from mindspore import context context.set_context...总结概要 本文主要从工程实现的角度测试了一下MindSpore的机器学习模型保存与加载的功能，通过这个功能，我们可以将自己训练好的机器学习模型发布出去供更多的人使用，我们也可以直接使用别人在更好的硬件体系上训练好的模型
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。...这种方法可以方便地保存和加载整个模型，包括其结构、参数以及优化器等信息。...='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。
前言 尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。 1....那么要如何保存呢？ # 只有sess中有变量的值，所以保存模型的操作只能在sess内 checkpoint_dir = "....这样就可以直接加载图结构和“参数”了。 1.4 saved_model模式 虽然saved_model也支持模型加载，并进行迁移学习。...另外如果用来部署模型的话，signature_def_map的key必须是"serving_default"。 2. 加载 下面说如何加载，checkpoint和pb两种模式的加载方法也不一样。...下面分别说 2.1 checkpoint加载（略烦） checkpoint模式的网络结构和变量是分来保存的，加载的时候也需要分别加载。而网络结构部分你有两种选择：1.
saving_loading_models.html 译者 | kbsc13("算法猿的成长"公众号作者) 声明 | 翻译是出于交流学习的目的，欢迎转载，但请保留本文出于，请勿用作商业或者非法用途 简介 本文主要介绍如何加载和保存...预测时加载和保存模型 加载和保存一个通用的检查点(Checkpoint) 在同一个文件保存多个模型 采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model) 不同设备下保存和加载模型 1....预测时加载和保存模型 加载/保存状态字典(推荐做法) 保存的代码： torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载的代码： model = TheModelClass(...上述保存代码就是介绍了如何保存这么多种信息，通过用一个字典来进行组织，然后继续调用 torch.save 方法，一般保存的文件后缀名是 .tar 。...除此之外，还可以继续保存其他相同的信息。 加载模型的示例代码如上述所示，和加载一个通用的检查点也是一样的，同样需要先初始化对应的模型和优化器。同样，保存的模型文件通常是以 .tar 作为后缀名。
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。...用 JSON 保存和还原模型 在项目过程中，很多时候并不适合用 Pickle或 Joblib 模型，比如会遇到一些兼容性问题。下面的示例展示了如何用 JSON 手动保存和还原对象。...这种方法也更加灵活，我们可以自己选择需要保存的数据，比如模型的参数，权重系数，训练数据等等。为了简化示例，这里我们将仅保存三个参数和训练数据。...•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。...assets和assets.extra是可选的，比如本文示例代码保存的模型只包含以下的内容： variables/ variables.data-*****-of-***** variables.index...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。...一个模型可以包含不同的MetaGraphDef，什么时候需要多个MetaGraphDef呢？也许你想保存图形的CPU版本和GPU版本，或者你想区分训练和发布版本。
PyTorch模型保存和加载有两种方法，官方最佳实践指南推荐其中一种，但似乎效果没啥区别。最近做模型量化，遇到一个意外的错误，才理解了最佳实践背后的原理，以及不遵循它可能会遇到什么问题。...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。...总结 当保存整个模型而不是按照最佳实践只保存参数时，我们已经看到了什么出错了的非常详细的描述。
在网页CAD中进行三维建模的时候经常需要导入和导出STEP格式的三维模型文件,本文将介绍如何使用`mxcad3d`来导入导出STEP三维模型。2....加载模型的API，代码如下： /** * 读取模型文件并解析为文档。 * @param theFile - 要读取的文件对象。 ...编写导入和保存STEP模型文件的代码在index.html中插入两个按钮"打开STEP模型"，"保存为STEP文件" ；index.html的完整代码如下所示： 保存为STEP文件点击“保存为STEP文件”按钮后，首先移除了原来导入的模型，然后创建了一个立方体和球体并显示，最后点击对话框的保存按钮，模型就成功保存为了STEP模型文件，保存成功后可再次通过“打开...STEP模型”按钮来打开刚刚保存的mode.step这个模型文件:6.
OpenCV中有很方便的加载保存图片的函数，这里总结一下，通过本小节你可以学到下面三个函数： cv.imread()，加载图片; cv.imshow()，显示图片； cv.imwriter()，保存图片...输出结果： 通过图片文件路径加载图片将图片转换为ndarray数组，此时我们就可以通过获取ndarray数组属性来得到图片信息。...，OpenCV将图片转换成了ndarray数组，其中数组中的每一个元素都表示图片中的一个像素点，有时候我们需要将加载进来的图片（此时是ndarray数组）显示出来。...但是当你执行这段代码的时候，屏幕会一闪而过，此时我们需要使用waitKey函数，注意此时waitKey函数在图像和视频中应用含义是不一样的，下面先以图像角度来介绍waitKey函数，后面介绍视频读写的时候在介绍在视频中应用...03 cv.imwrite() 使用cv.imwrite()函数保存处理后的图片，和加载图片一样简单。
OpenCV不仅能够很方便的加载和保存图片，而且对于视频的加载与保存也可以很简单的通过OpenCV中的函数轻松实现。本篇主要介绍如何加载保存视频。...01 加载并显示视频 前面介绍了加载图像，我们可以直接通过imread()函数加载图像，返回一个使用ndarray数组表示的像素矩阵。...接下来看看如何使用OpenCV打开视频文件并显示，其实和上面的类似。首先准备一个视频文件，此时我的视频文件叫做"love.avi"，我将文件放在当前目录下。 ? 执行效果： ?...这里需要说明cv.waitKey函数，在图像的加载与保存中，我们介绍过此函数，但是通过前面的效果，也可以看出waitKey函数在视频中和在图像中是不一样的，当然参数值也是三种，正整数，负整数以及0。...02 保存视频 保存视频有一些麻烦，需要指定保存视频的编码、每一帧时间间隔以及每一帧的大小，保存视频编码后面会介绍，目前按照代码中的执行即可。 ? ? 看见"my_love.avi"文件。
在实际业务中，部署的一大挑战在于，如何去保证量化模型的精度，通过降低误差，以保证模型速度和精度的收益平衡。...常用算法 adaround 就是这种 2、给定一个训练好的量化模型，如何找到最优的量化超参数 解决问题就是：给定一个 Tensor，寻找一个恰当的[α,β]，使得 clip 和 round 操作导致的误差较小...PyTorch模型训练完毕后静态量化、保存、加载int8量化模型 1....模型静态量化 模型静态量化主要代码如下，读取float32模型，然后转成int8模型保存为openpose_vgg_quant.pth。完整代码可以从pth_to_int.py文件中看到。...加载int8模型不能和之前加载float32模型一样，需要将模型通过prepare（） , convert（）操作转成量化模型，然后load_state_dict加载进模型。 5.
鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中，并再次加载它们来进行预测。...可以使用两种不同的格式来描述和保存模型结构:JSON和YAML。 在这篇文章中，我们将会看到两个关于保存和加载模型文件的例子: 将模型保存到JSON。 将模型保存到YAML。...然后将该模型转换为JSON格式并写入本地目录中的model.json。网络权重写入本地目录中的model.h5。 从保存的文件加载模型和权重数据，并创建一个新的模型。...该模型使用YAML进行描述，保存到文件model.yaml。yaml和later通过model_from_yaml（）函数加载到新模型中。...你了解了如何将训练的模型保存到文件中，然后将它们加载并使用它们进行预测。 你还了解到，模型权重很容易使用HDF5格式存储，而网络结构可以以JSON或YAML格式保存。
很多场合下我们都需要将训练完的模型存下以便于以后复用。 这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。 ?...Before 对于下面这个例子，我们用逻辑回归算法训练了模型，那么如何在以后的场景中，重复应用这个训练完的模型呢？...Pickle Module (also: cPickle) pickle可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。...score: {0:.2f} %".format(100 * score)) Ypredict = pickle_model.predict(Xtest) 也可以将一些过程中的参数通过tuple的形式保存下来...print("Test score: {0:.2f} %".format(100 * score)) Ypredict = pickle_model.predict(Xtest) 参见下面pickle和joblib
当序列化 NDArray 的时候，我们序列化的是NDArray 中保存的 tensor 值。当序列化 Symbol 的时候，我们序列化的是 Graph。...temp.ndarray") c d = {'a':a, 'b':b} mx.nd.save("temp.ndarray", d) c = mx.nd.load("temp.ndarray") c Module 保存参数与加载参数...保存 使用 checkpoint callback 在每个 epoch 之后保存一次参数。...mx.mod.Module(symbol=net) mod.fit(train_iter, num_epoch=5, epoch_end_callback=checkpoint) 如果不用 fit 的话，如何保存呢...加载保存了的 模型参数，使用 load_checkpoint 方法 # 不仅加载了 参数，同时加载了 Symbol sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint
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