在接口测试过程中，某个线程连续两次请求中间都会消耗的时间，线程在收到响应进行第二次请求的时候会消耗一些时间，比如进行结果验证，日志存储，或者进行数据统计等等。...一般来讲这些时间都是微秒级别的，偶尔会遇到一些毫秒级别的，比如这次：线程安全类在性能测试中应用，中间参数签名的消耗时间在10ms级别，如果在并发的情况下甚至达到100ms，而且对本机的CPU资源消耗也比较厉害...中间用到了线程安全的队列LinkedBlockingDeque，这个可以帮助我们解决掉数据可能会重复的问题。...simlple.toString()) fail() } } } } 经过上期文章：利用微基准测试修正压测结果验证方法，稳稳的OK
总而言之，我们通常拥有不太理想的数据集、难以解释的指标以及缺乏识别数据集中问题的工具。所有这些因素加在一起，很难对手头的问题建立直觉，并且常常让人不清楚如何遵循系统的、迭代的方法来提高模型性能。...最重要的是，它们通常会提供有关问题、模型和数据集的有价值信息。 错误分类 现在，让我们最后看看 TIDE 是如何工作的，以及我们如何利用它进行错误分析。...然后，我们可以一次修复（即纠正）一种类型的错误，并重新计算指标，看看如果模型没有犯这种错误会是什么样子。最后，我们将每种误差的影响定义为修正后的度量值与原始值之间的差异。...我们现在可以查看包含分类为背景错误的预测的图像，并查看基本事实中是否缺少标签。如果是这种情况，我们可以通过添加缺失的框并再次重新评估来修复这些问题。希望我们的 mAP 会增加，而背景误差贡献会减少。...如你所见，通过错误分析，我们很快设计了一些可能限制我们模型性能的假设，并且有了这些假设，更容易设计潜在的改进策略。 总结 在这里，我们探讨了如何利用错误分析来解决对象检测问题。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？ 理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。...我们以《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》里的模型代码为例，从语句： signature = predict_signature_def(inputs={'myInput':...，我们就可以显示SavedModel的模型信息： python $TENSORFLOW_DIR/tensorflow/python/tools/saved_model_cli.py show --dir...小结 按照前面两种方法，我们可以对Tensorflow SavedModel格式的模型有比较全面的了解，即使模型训练者并没有给出文档。有了这些模型信息，相信你写出使用模型进行推断更加容易。
Q1_final.m clear all; close all; clc; %% Set-Up: given parameters and validat...
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。...在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中，我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。...在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。 背景 为什么需要合并两个模型？...在研究如何连接两个模型时，我在这个问题上卡了很久。先的想法是合并模型之后，再加载变量值进来，但是尝试之后，怎么也不成功。...最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换中获得了灵感，将模型中的变量固定下来，这样就不存在变量的加载问题，也不会出现模型变量未初始化的问题。
Keras 模型有两种模式：训练和测试。 而正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。...由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的，因而误差较小。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。...误差 真实值和预测值之间通常情况下是会存在误差的，我们用ε来表示误差，对于每个样本都有： （3） 上标i表示第i个样本。...误差ε是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0，方差为 θ 2 θ^2 θ2的正态分布。 由于误差服从正态分布，那么有： （4） 将（3）带入（4）中有： （5） 3....似然函数 似然函数用于参数估计，即求出什么样的参数跟我们给出的数据组合后能更好的预测真实值，有： （6） 取（6）式对数，将连乘转化为加法，这也是一般似然函数的求解方法： （7） 将（7...）式展开并化简有： （8） （8）式等式右侧的第一项为一个常量，似然函数要取最大值，因而第二项越小越好，有： （9） （9）式相当于最小二乘法的式子，即是均方误差的表达式。
本文将给出一篇动手教程，上线部署一个预训练的卷积语义分割网络。文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。...TensorFlow Serving Libraries — 概述 我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。...总之，Loader需要知道模型的相关信息，包括如何加载模型如何估算模型需要的资源，包括需要请求的RAM、GPU内存。Loader带一个指针，连接到磁盘上存储的模型，其中包含加载模型需要的相关元数据。...为TF Serving导出模型 将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。...TensorFlow Saver提供模型checkpoint磁盘文件的保存/恢复。事实上SavedModel封装了TensorFlow Saver，对于模型服务是一种标准的导出方法。
本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...将TensorFlow模型转换 为PaddlePaddle模型 注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。数据集为猫狗大战数据集，数据示例如下所示，相关数据已经制作成tfrecords格式。 ?...注意 TensorFlow模型在导出时，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。...目前，X2Paddle中支持TF保存的pb模型，但是需要注意的是，在保存pb模型的时候，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。为了方便大家，模型保存的函数如下。
数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。...TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第四篇文章，讲述网络模型的搭建。...今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。...作者&编辑 | 汤兴旺 上一期，我们讲解了如何使用TensorFlow2.0从自己的磁盘读取数据，今天我们就来看看如何使用层来搭建网络。...1 使用Keras API构建网络模型架构 在Keras API中，定义网络是比较简单的，我们主要用到的就是Sequential类，下面看看如何具体使用它来定义网络： from tensorflow.keras...总结 本期我们详细介绍了如何使用TensorFlow2.0完成网络模型的搭建。
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备 建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...tensorflow-addons pip install tensorflow-probability==0.22.1 pip install onnx-tf 接下来 onnx-tf convert
在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结 解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！
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....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...：name，shape, dtype，对应的是它的名称，维度和类型 4.1 name name在TensorFlow中是张量的唯一标识，由于其遵循TensorFlow的变量管理机制，所以它也能表达出这个张量是如何计算出来的...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。
以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...比如在测试或者离线预测试时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播稀疏得到输出层即可，而不需要类似于变量初始化、模型保存等辅助节点的信息。...tensorflow提供了export_meta_graph函数，这个函数支持以json格式导出MetaGraphDef Protocol Buffer。以下代码展示了如何使用这个函数。...和持久化tensorflow模型运算对应的是加载tensorflow模型的运算，这个运算的名称是由restore_op_name属性指定。...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。
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
来源/作者：李宽wideplum ---- 今天编译一篇文章来讲一讲减少客户流失的8条策略。 诚然，客户成功(Customer Success, CS)团队处于防止客户流失的第一线。...在最初的交易上不要太贪心 言过其实。当你的销售团队在最初的交易中获取了大量额外的东西，试图从客户身上榨取每一分钱时，就会发生这样的情况。...客户需要了解新功能(并对其感到兴奋)，学习最佳实践，并了解如何使用产品，以及什么让它值得花钱，这样他们才能向领导团队为花钱辩护。...在他们一开始使用这个产品的时候，是他们最关注你的时候。他们有他们想要解决的痛点，这是你打动他们的关键窗口。别搞砸了。 大多数SaaS公司会引导用户“激活”——即当你的产品兑现了对用户的承诺时。...因为不可能与每个客户都交谈，了解他们是如何看待你的产品的，所以你需要让你的产品告诉你，你的客户是否真的看到了价值——或者他们是否想要离开。 以上是8条减少客户流失的策略，供参考。
会暂停程序的执行，带来延迟的代价。所以在开发中，我们不希望GC的次数过多。 本文将讨论如何在开发中改善各种细节，从而减少GC的次数。...(1)对象不用时最好显式置为 Null 一般而言,为 Null 的对象都会被作为垃圾处理,所以将不用的对象显式地设 为 Null,有利于 GC 收集器判定垃圾,从而提高了 GC 的效率。...(2)尽量少用 System.gc() 此函数建议 JVM进行主 GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发 主 GC,从而增加主 GC 的频率,也即增加了间歇性停顿的次数。...,只会增加更多的垃圾。...集中删除对象,道理也是一样的。 它使得突然出现了大量的垃圾对象,空闲空间必然减少,从而大大增加了下一次创建新对象时强制主 GC 的机会。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...它的模型也更优化。另外，在安卓 8 以上的设备中，还可以用神经网络 API 加速。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
问题分析 之所以需要透传，是因为不能简单的把这个 logger 作为一个 global 变量。 为什么不能把每个请求的生成的 logger 实例作为全局变量呢？...那么JS 中有没有办法为每个请求创建一个虚拟的执行环境呢。 受 TSW 的启发，发现 JS 中的虚拟线程（执行环境）就是 domain。...process.domain.exit(); }); d.run(async () => { listener(req, res); }); }).listen(port); 方案利弊 pros 减少了函数入参...总结 通常在两种场景才会考虑引入 domain： 请求的处理存在大量异步调用（RPC、HTTP等），需要深层透传 ctx 中的数据。 无法透传的场景，比如一些全局请求实例的 interceptor。...这个过程反直觉，相对于直接多线程编程，很难说 event-loop 是一个好的抽象，毕竟，一个好的抽象，是减少关注，也能用好功能。
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