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如何查看Tensorflow SavedModel格式模型的信息

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。...但在很多情况下,我们只是得到了训练好的模型,而没有齐全的文档,这个时候我们能否从模型本身上获得一些信息呢?比如模型的输入输出、模型的结构等等。 答案是可以的。...查看模型的Signature签名 这里的签名,并非是为了保证模型不被修改的那种电子签名。我的理解是类似于编程语言中模块的输入输出信息,比如函数名,输入参数类型,输出参数类型等等。.../tensorflow/python/tools/saved_model_cli.py,你可以加上-h参数查看该脚本的帮助信息: usage: saved_model_cli.py [-h] [-v]...查看模型的计算图 了解tensflow的人可能知道TensorBoard是一个非常强大的工具,能够显示很多模型信息,其中包括计算图。

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ASP.NET 实现发送邮件 + 多个收件人 + 多个附件

发件人输入发送人的邮箱、密码;        收件人栏目可输入多个收件人,多个收件人之间需要用英文状态下的分号“ ; ”来隔开(当然这只是一种方式,还可以根据需求设计输入联系人的方式,如从通讯录选择联系人等...);        主题、内容不再多说,附件可选择多个附件,这里只画了三个input控件,也可以根据需求增删控件或动态设置控件数量。...其中收件人To属性、抄送CC、密送BCC和附件Attachments都可以为多个值,所以在上面代码中,在发送函数SendEmail()中才可以为邮件添加多个收件人和多个附件,这里没有添加密送和抄送的功能...根据这些属性和方法,您肯定能够理解代码中SmtpClient是如何将电子邮件发送出去了,这里说明几点注意事项:           SmtpClient的Host属性,发送不同类型的电子邮件使用的服务器是不同的...,因此Host属性也是不同的,如果您有多个种类的邮箱,那么可以看一下您每个邮箱的发件服务器的地址是不是不同的,比如:         163邮箱的发件服务器地址为:smtp.163.com

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如何查看 PowerBI 数据模型到底占用了多少内存

很多伙伴问起,如何查看 Power BI 数据模型到底会占用多少内存,这的确是个问题。本文对此做出简单说明。...大家都知道 Power BI 会对数据进行类似压缩的存放,这就导致数据模型占用内存的空间其实是动态的。本文先来揭示这个过程,再给出查看内存占用的方法。...如何判断什么样的计算列或者度量值会导致物化的发生呢? 这需要一定的 DAX 高级知识。...查看静态数据模型大小 我们已经理解了数据模型的大小可能随着某些操作,导致动态变化,我们将如下状态的数据模型称为静态数据模型,如下: 数据模型全部加载后,计算列计算完成。 没有用户操作。...这就是数据模型的大小了,当然还可以查看不同表和列的大小细节。这些内容我们可以后续介绍。 总结 本文解释了 Power BI 数据模型动态压缩的情况,并给出了查看静态大小的方法。

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RocketMQ 是如何发送消息

MessageQueue就是RocketMQ中非常关键的一个数据分片机制,他通过MessageQueue将一个Topic的数据拆分为了很多个数据分片,然后在每个Broker机器上都存储一些MessageQueue...进行通信获取Topic的路由数据, 以生产者从NameServer中就会知道,一个Topic有几个MessageQueue,哪些MessageQueue在哪台Broker机器上 让一个Topic中的数据分散在多个...MessageQueue中,进而分散在多个Broker机器上,实现RocketMQ集群分布式存储海量的消息数据了 如果某个Broker出现故障该怎么办?...那么他会有一个自动容错机制,比如如果某次访问一个Broker发现网络延迟有500ms,然后还无法访问,那么就会自动回避访问这个Broker一段时间,比如接下来3000ms内,就不会访问这个Broker了 RocketMQ 是如何持久化消息的...RocketMq是如何写入数据的 设定一个topic -> 根据设定的MessageQueue个数 -> 分不在不同的master Broker里边 -> 每个MessageQueue是由多个 CommitLog

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FastAPI(21)- 多个模型的代码演进

前言 在一个完整的应用程序中,通常会有很多个相关模型,比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...FastAPI from typing import Optional from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI() # 请求模型...: username: str password: str email: EmailStr full_name: Optional[str] = None # 响应模型...模型,作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性(类型声明、验证等),所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样,不同模型之间的差异(使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码)也很容易识别出来...class UserIn(UserBase): password: str # 响应模型 class UserOut(UserBase): pass # 数据库模型 class

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socket模型处理多个客户端

在服务器程序的设计中,一个服务器不可能只相应一个客户端的链接,为了响应多个客户端的链接,需要使用多线程的方式,每当有一个客户端连接进来,我们就开辟一个线程,用来处理双方的交互(主要是利用recv或者recvfrom...lpParameter) { cout << “接受到客户端的数据:” << (char*)lpParameter << endl; return 0; } 虽说这个解决了多个客户端与服务器通信的问题...所有的与客户端通信的socket都有程序员自己管理,无疑加重了程序员的负担;每有一个连接都需要创建一个线程,当有大量的客户端连接进来开辟的线程数是非常多的,线程是非常耗资源的,所以为了解决这些问题就提出了异步的I/O模型...,它们解决了这些问题,由系统管理套接字,不要要人为的一个个管理,同时不需要开辟多个线程来处理与客户端的连接,我们可以将线程主要用于处理客户端的请求上;

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