如何在python中加载在matlab中训练的深度学习模型
在Python中加载在MATLAB中训练的深度学习模型，可以通过以下步骤实现：
- 导出深度学习模型：在MATLAB中，使用MATLAB的深度学习工具箱训练好模型后，可以将模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式或者TensorFlow格式。这些格式是跨平台的，可以在Python中加载和使用。
- 安装相关库：在Python中加载深度学习模型，需要安装相应的库。常用的库包括TensorFlow、PyTorch、ONNX等。可以使用pip命令进行安装，例如：
- 安装相关库：在Python中加载深度学习模型，需要安装相应的库。常用的库包括TensorFlow、PyTorch、ONNX等。可以使用pip命令进行安装，例如：
- 加载深度学习模型：根据导出的模型格式，选择相应的库进行加载。以TensorFlow为例，可以使用
tf.keras.models.load_model函数加载模型。如果是ONNX格式，可以使用onnxruntime.InferenceSession类加载模型。 - TensorFlow加载示例：
- TensorFlow加载示例：
- ONNX加载示例：
- ONNX加载示例：
- 使用深度学习模型：加载完成后，可以使用加载的模型进行预测或其他操作。具体操作方式取决于所使用的库和模型的要求。
- TensorFlow使用示例：
- TensorFlow使用示例：
- ONNX使用示例：
- ONNX使用示例：
需要注意的是，加载深度学习模型可能涉及到模型的依赖项和版本兼容性等问题，建议根据具体情况进行相应的调整和处理。
此外，腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI智能服务、腾讯云机器学习平台等，可以根据具体需求选择相应的产品和服务。具体信息可以参考腾讯云官方网站：腾讯云深度学习。
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我有一个经过matlab训练的深度学习模型，它是.mat格式的，我如何在python环境中使用这个文件进行预测？ 我尝试了scipy.io.loadmat(filename.mat)，但遇到了一些错误
浏览 47提问于2019-10-01得票数 2
我已经在Windows中构建了一个预测模型，以使用python 3.6.1训练数据集。我使用pickle将列车模型保存为Pickle文件
现在，我已经编写了另一个python脚本来读取和加载列车pickle文件，以预测测试数据。
我已经在Windows上获得了成功的结果。
现在，我想将训练酸菜文件和Python脚本(使用训练酸菜文件使用测试数据预测模型)移动到具有与windows.But相似版本的python安装的Linux环境中，Linux中的python安装不包括机器学习库。
在这种情况下，windows的Train pickle文件是否会表现为包含所有机器学习库的exe文件？
加载和读取
浏览 1提问于2018-04-21得票数 1
我一直在玩很多不同的机器学习模型(聚类，神经网络等等)，但是我有点纠结于理解在用Python或Matlab构建模型之后会发生什么。
例如，假设我训练了一个二进制分类问题的基本神经网络模型。例如，如何将其部署到同事，以便他们可以在数据集中加载预测？我训练过一个模特，但是现在那个模型会怎么样呢？我如何“保存”我刚刚在Python中训练过的模型？
我看到了很多关于如何预处理数据、训练模型、提供统计数据和预测的教程；但是，接下来会发生什么呢？
很明显，Facebook、Google和任何其他大量参与机器学习/人工智能应用程序的人都在创建一个框架来使用他们的模型。但是，是否有允许您输入数据并将其应用于P
浏览 0提问于2017-03-10得票数 7
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我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？或者，如果Azure /Service不支持这一点，我希望能为不同的机器学习框架提供更适合这种分析的建议。
我尝试过的事情：
培训模型输出ILearnerDotNet (AML )或模型(AML )。我查找要拖到工作区中的项，在工作区中可以编写自定义代码，例如执行Python脚本。他们似乎接受数据集，但不接受ILearne
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
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我正在使用opencv的CvBoost进行分类。我用数千兆字节的数据训练了分类器，然后把它保存下来。该模型有一个由1000名弱学习者组成的树，深度为20 (默认设置)。现在，我想加载它来预测实时生产代码中的类。然而，学习模式的规模是巨大的(几乎是千兆字节)。我相信这是因为保存函数保存了所有用于学习的数据，这样就可以正确地更新培训模型。然而，我不需要这个功能在运行时，我只是想使用固定的参数(1000弱学习者，等等)，这应该不是很多数据。
有没有一种方法可以将弱学习者的参数保存下来并加载到CvBoost?中？
是否有人有使用此或另一个opencv学习模型缩小学习模型数据大小的经验？备注: CvBo
浏览 6提问于2015-02-24得票数 1
我有一个在MATLAB中训练的支持向量机模型(使用了6个特性)，为此我有：
支助向量337 x6
阿尔法337 x 1
偏向
核函数：@rbf_kernel
核函数Args = 0.9001
GroupNames 781x1
支持向量指数337 x1
刻度数据包含：
移位1 x 6
比例尺因数1x6
以上都是我能够在python中加载的数据。
现在，我想在python中使用这个模型，而不需要再培训，以便在python中执行分类。特别是，我想用MATLAB生成的支持向量在python中创建一个支持向量机模型。
有可能吗？多么?任何帮助都将
浏览 0提问于2017-03-21得票数 2
我在Python 3.5上训练了一个机器学习模型，现在我切换到Google Colab，它使用Python 3.6，当我试图加载我在Python 3.5上训练的模型时，它给出了这个错误：
SystemError: unknown opcode.
在谷歌搜索之后，我发现这个错误是由于环境的改变而发生的，然后我交叉检查了我的python版本，两个Python版本是不同的。如何在Python 3.6上加载模型
浏览 25提问于2019-08-14得票数 3
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我正在Python3.7上创建Keras的二进制声音分类模型。我已经在MATLAB上制作了声音分类模型，但是MATLAB上没有安装一些特定的层(例如。GRU)。因此，我尝试将MATLAB深度学习模型转换为Keras深度学习模型。 MATLAB的原始代码如下所示： inputsize=[31,69]
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputsize(1))
bilstmLayer(200,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLa
浏览 40提问于2020-03-16得票数 0
1回答
我希望用python 来训练tensorflow模型，但是在Matlab中使用经过训练的图形进行推理。我在寻找做这件事的可能性，但我似乎想不出答案。
有人知道怎么做吗？我必须用bazel编译模型吗？我要用tensorflow服务吗？我是否在Matlab中包含的C++函数中加载了元计时器？
请记住，我是个能干的人，没有丰富的编程知识:)
浏览 2提问于2017-05-11得票数 0
3回答
我是数据科学的新手，我还在学习机器学习。我知道我们可以根据应用程序使用Regression、Classification、Clustering、ANN、CNN、RNN等模型。
我们在PC机上对这些模型进行编码、训练和预测。一些模型也需要花费大量的时间进行训练。在那之后，我们关闭了PC。
如果我想在几天后使用相同的数据集使用相同的模型，请再次打开PC并训练相同的模型。
我想知道如何在没有训练的情况下使用训练过的模式，一次又一次，每次PC打开。我问的主要是ANN，CNN，RNN型号。
另外，我想知道modal的权重值存储在哪里，因为权重没有存储在变量中。我如何才能找到它，并且不能使用这些经过训练的
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
我是Jetson x2董事会的新手。
我计划在TX2板上运行我的tensorflow-gpu模型，看看它们在那里的表现如何。这些模型是在GTX GPU机上训练和测试的。
在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
哦，在TX2上有Nvidia TX2，它将完成部分工作，但是怎么做呢？是这样吗？
tensorflow和tensorRT会合作取
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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我正在学习tensorflow。在完成了tensorflow教程MNist for expert ()之后，我尝试使用经过训练的模型来运行推理。
我制作了两个[28x28]图像，并将它们放入[28x28x2]数组并保存了Matlab文件。
然后我使用scipy.io将数组加载到python中。
然而，我的网络正在期待一个[2, 28, 28, 1]张量。
如何将[28x28x2]数组转换为[2, 28, 28, 1]张量？
浏览 1提问于2017-12-22得票数 1
我在Python环境中训练了一个Scikit学习模型，我需要使用它在GoLang中进行推理。请您帮助我如何导出/保存我的模型在python中，然后在GoLang中使用它。
我找到了一种神经网络模型的解决方案，可以将Tensorflow模型保存为ONNX格式，并使用GoLang中的Onnx加载它。但这是特定于神经网络模型。但我想不出科学学习模型的意义。
浏览 70提问于2022-03-09得票数 2
我正在开发一个Xamarin表单应用程序，这是一个更广泛的项目的一部分。这个更广泛的项目包括创建一个AI模型，该模型正在使用从我们的应用程序获得的数据进行训练。
我们需要开始将该模型的结果集成到我们的应用程序中。我的第一个想法是围绕Azure机器学习服务包装一个REST API (Azure应用程序服务)。在与数据科学团队坐在一起后，我了解到他们的所有工作都是在MATLAB中完成的，并且没有python经验。
在Azure中运行MATLAB模型是否可行，或者我们是否应该转移到直接在Azure机器学习服务中运行的Python实现？
浏览 5提问于2021-10-26得票数 1
1回答
我目前正在研究深度学习问题。当你查看数据集时，训练和验证集中的图像非常基本，几乎是相同的。该网络可以实现高训练和验证精度。但当涉及到现实生活中的图像预测时，它的表现非常糟糕(这是因为该模型是在非常基本的图像上进行训练的)。
为了克服这个问题，我将训练和验证图像转换为HSV (色调-饱和度-值)，并在新的HSV图像上训练模型。来自新训练集的1个这样的图像的示例是：
然后，我将现实生活中的图像转换为HSV，并将其传递给模型进行预测。但是，该模型仍然不能正确预测。我假设，由于应用HSV后训练图像和预测图像几乎相同，因此模型应该是预测良好的。是不是有什么地方我想错了？HSV图像真的可以用来训
浏览 10提问于2021-03-19得票数 0
在教程中，数据集被分成三个不同的集合：(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而，在训练循环中，只使用data_sets.train进行训练。
# Start the training loop.
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
start_time = time.time()
# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
# for this particular
浏览 0提问于2017-01-27得票数 3
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。
上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深的学习Matlab？
提前谢谢你。
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。
应用技术：
将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improve tesseract-ocr质量的超分辨率算法模型。
参考链接
样品图像：
在python中是否有任何简单的方法来改进文本而不使用任何深度学习模型。
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
我有以下问题，我已经训练了一个CNN，我可以在样本中评估网络。我想用经过训练的模型来预测那些我没有根据的图像。然而，我可以在回归模型和预测标签一起实现这些图像的其他特征，以预测Y。CNN评估的唯一方法是推断预测的标签是否对Y有影响，例如，用预测的类或整个回归模型的性能来评估变量的重要性。
由于回归是可解释的，我认为这种方法可以分配给可解释的AI (@Nikos M.谢谢)。不幸的是，到目前为止，我还不能将这种方法分配给我所读过的任何不可预知AI的方法/分类法。在我的例子中，回归模型是一种代孕模型。它不是一个全局代理，因为我不使用来自黑匣子的预测，而是使用经过训练的CNN模型来预测“代理”模型中
浏览 0提问于2022-05-26得票数 1
有没有一种方法可以用决策树或随机森林模型进行迁移学习？具体地说，我想知道在Python语言中是否有一种好的简单的方法来实现这一点，使用Scikit-learn训练的模型。 我所能想到的就是在原始数据集上训练一个随机森林，当新数据到达时，训练新的树并将其添加到您的模型中。然而，我想知道这是不是一个好的方法，是否有其他更好的方法。
浏览 340提问于2021-05-11得票数 3
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我用Python语言训练了一个FastText模型，并将文件保存到一个文件夹中。以下是该文件夹的内容：
fasttext.model
fasttext.model.trainables.syn1neg.npy
fasttext.model.trainables.vectors_ngrams_lockf.npy
fasttext.model.trainables.vectors_vocab_lockf.npy
fasttext.model.wv.vectors.npy
fasttext.model.wv.vectors_ngrams.npy
fasttext.model.wv.vectors_v
浏览 7提问于2021-03-10得票数 0
2回答
我一直在研究MNIST数据集，以了解如何在我的深度学习课程中使用Tensorflow和Python。
多亏了网站上的tensorflow教程，我可以在内部/外部读取数据，还可以在softmax和cnn中训练它。最后，我可以在softmax中获得>%90，在cnn中获得>%98，准确性。
我的问题是，我想要将MNIST上的所有图像调整为14x14，并再次训练它，也是为了增强所有图像(加噪，旋转等)。再训练一次。最后，我希望能够比较这三个不同数据集的准确性。
你能帮我解题吗？如何调整所有图像的大小以及模型应该如何更改。
谢谢!
浏览 2提问于2017-03-14得票数 1
3回答
我想知道为什么深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器学习模型(例如logistic回归)，并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后，我计算了每个模型的平均值及其标准差。深度学习模型的标准差比机器学习模型的标准差大得多。为什么会这样？
这与深度学习方法中的权值初始化有关吗？如果是这样的话，为什么模型不总是收敛在同一点上呢？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 4
3回答
我的问题可分为两部分。
是否有可以通过不同库使用的机器学习模型文件的格式？例如，我保存了一个模型，然后使用tensorflow加载它？
如果没有，是否有一个库可以帮助传输格式，以便可以在keras中直接使用py手电筒机器学习模型？
我问这个问题的原因是，最近我需要调整我以前在tensorflow的一些受过训练的模型。
这个问题的更新： Facebook和微软将推出一个名为ONNX的模型标准，该标准用于在不同的框架之间传输模型，例如在Pytorch到Caffe2之间。链接如下：
对此问题的进一步更新： Tensorflow本身使用协议缓冲区格式存储模型文件，该文件可用于不同模型
浏览 12提问于2017-06-01得票数 1
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1回答
我最近完成了一个“相当好的”TF2/keras模型，用于图像识别，使用了许多层，SGD优化，并从MobileNetv2预训练模型开始。
我可以永远调整:添加/删除层，不同的优化算法，学习率，动量，各种数据集增强，等等。我甚至没有考虑从其他预训练模型开始。我将优化器从SGD改为ADAM (应该更好，对吧？)而且它稍微更不准确。
那么，如何收敛到一个更好的预先训练好的模型、参数、值呢？这只是一次试错吗？训练我的模型需要大约45分钟(10个时期)，当我调整这么多变量时，这似乎是永远的。
我想我可以编写一个python框架来插入各种训练属性，然后让它运行几天。
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
我正在尝试使用Python的statsmodels库学习一个普通的最小二乘模型，如所述。
sm.OLS.fit()返回学习到的模型。有没有办法将其保存到文件中并重新加载？我的训练数据很大，大约需要半分钟来学习模型。所以我想知道在OLS模型中是否存在任何保存/加载功能。
我在模型对象上尝试了repr()方法，但它没有返回任何有用的信息。
浏览 1提问于2013-05-07得票数 18
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Python培训和星火部署
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是否有可能在python中训练XGboost模型，并使用保存的模型在火花环境中进行预测？也就是说，我想要能够训练的XGboost模型使用学习，保存模型。在火花中加载保存的模型，并在火花中进行预测。这有可能吗？
编辑:谢谢大家的回答，但我的问题真的是这样。当我训练和预测XGBoost的不同绑定时，我会看到以下问题。
在训练过程中，我将在python中使用，而在预测mllib中将使用XGBoost时，必须从XGBoost python加载保存的模型(例如: XGBoost.model文件)，以便在中预测，该模型是否与mllib中的预测函数兼容-- python中的XGBoost的数据输入格式和火花
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
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我已经训练了一个分类模型(分类树)使用Matlab的分类学习应用程序。我已经将其导出到工作区，并将其保存为.mat文件。
我需要嵌入到一个Simulink模型中，以便在仿真过程中的每个时间步骤进行预测。我尝试使用Matlab函数块，并使用" load“从.mat文件加载分类树，然后使用mdl.predictFcn(myInputData)对新数据进行预测。但是，当我试图运行simulink模型时，会得到以下错误：
使用函数“load”为变量找到不受支持的类。在“function_handle”中找到的MATLAB类'mdl.ClassifierTTC.predictFcn‘是
浏览 4提问于2017-04-30得票数 0
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我目前正在做一个关于语义分割的小组项目，需要用自己的数据集来训练模型。问题是数据集在任何预先训练的模型中都是不可用的，因为目标是检测运动鞋的每一部分(例如。花边，外底，前贴，标志等)。我们的团队成员中没有一个从未学习过深度学习，而是学习过计算机科学。还有一个关于面具的问题-RCNN。预训练模型的权重的确切含义是什么？它是根据DL模型计算的权重吗？
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
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我对机器学习模型的部署阶段很好奇。那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？
这是某种蓝图，然后用来绘制预测的答案吗？如果是这样的话，这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的模型要快得多？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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我使用Matlab的适配函数对一个数据有8个特征和5000个样本。使用以下命令，我可以训练一个模型：
ada= fitensemble(datafeatures,dataclass,'AdaBoostM1',200,'tree');
我的问题是:我怎样才能创造一个单一的分裂(两个叶而不是许多叶)的弱学习者？我知道以下命令控制树的创建方式：t = ClassificationTree.template，但我只看到树深度的最小参数。我怎样才能设定上限？
浏览 4提问于2013-09-28得票数 3
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我很难让DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中处理我的数据。因为除了无人监督之外，我找不到任何关于如何在PyBrain中使用深度学习的例子，我希望有人能给出一些例子，展示一个基本的使用概念。
我尝试使用以下命令进行初始化：
epochs = 100
layerDims = [768,100,100,1]
net = buildNetwork(*layerDims)
dataset = self.dataset
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)
trainer.trainEpochs(epochs)
浏览 5提问于2013-03-01得票数 10
我正在将 (Python)实现为一个持续学习管道。我的目标是训练一个初始模型并用新的数据更新模型(例如每天)。大多数示例加载已训练过的模型并再次应用train()：
updated_model = lightgbm.train(params=last_model_params, train_set=new_data, init_model = last_model)
但是，我想知道这是否是在LightGBM库中实现持续学习的正确方法，因为n_estimators为train()的每个应用程序增加了拟合树(num_trees())的数量。据我理解，模型更新应该采用初始模型定义(在给定的一组模型参
浏览 14提问于2022-09-09得票数 0
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1回答
使用CPU加载模型权重时内存不足
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1.我训练了我的GPU深度学习模型。
import keras
model.save('trained_model.h5')
和我想要加载模型，并使用
模型= load_model('trained_model.h5')
但是得到了以下错误
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: out of memory
如何在CPU上加载经过训练的模型？
浏览 1提问于2021-01-13得票数 0
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最近，我们计划建立一个图像处理系统，从图像中提取信息。目前，我们正在使用AWS推理来实现这一目标。但是，在某些情况下，我们没有从AWS获得准确的信息。所以，我们已经计划建立我们自己的定制一个。
我们还有4/5个月的时间。至少有一个POC版本。另外，我们计划为此使用Tensorflow。我们都没有机器学习和深度学习的经验，但已经有5/6年使用不同语言进行计算机编程的经验。
目前，我正在从Udemy的一个课程学习ML &我解决这个问题的方法是…
学习机器学习(ML)
学习深度学习
以上的ML和DL，也许我会准备好了解整个事情&能够建立一个系统的图像处理。
在抽象
浏览 2提问于2017-05-24得票数 1
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我已经训练了一个深入的学习模式和Ui部分，我使用了烧瓶模块。
我有一个经过训练的型号，大小为900毫巴。
我无法在谷歌应用引擎上部署这个烧瓶应用程序，因为经过训练的模型的内存问题。
有人能帮助我如何在google上部署应用程序吗？
浏览 0提问于2019-01-23得票数 1
我正在使用libsvm版本3.16。我在Matlab中做了一些训练，并建立了一个模型。现在，我想将这个模型保存到磁盘中，并在我的C++程序中加载这个模型。到目前为止，我发现了以下几种选择：
这个答案解释了的C++，它是基于网站的。不完全是我所需要的，但可以适应。(这需要开发时间)。
我可以在Matlab中找到最佳的训练参数(内核，C)，并在C++中重新训练所有的东西.(每次更改参数时都需要使用C++进行培训。(它不是可伸缩的)。
因此，这两种选择都不能令人满意，
有谁有主意吗？
浏览 2提问于2013-02-28得票数 5
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2回答
我所知道的保存经过训练的模型的唯一函数是trainer.SaveCheckpoint，它可以保存CNTK模型，但我无法找到如何以C#格式保存该模型。
在这里的文档站点上，
我只能找到python方法来将它保存为ONNX。
z.save("myModel.onnx"，format=C.ModelFormat.ONNX)
但这在C#中不起作用
浏览 4提问于2021-02-26得票数 1
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我用python训练了一个单层神经网络模型(一个没有keras和tensorflow的简单模型)。canI如何在训练后将其与权重一起保存在python中，以及稍后如何加载它？
浏览 0提问于2019-03-11得票数 5
2回答
我是B.Sc毕业生。我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。
我最近听说了不同的人工智能训练来玩游戏，如马里奥，围棋等。
为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？对于初学者来说，你推荐什么游戏？
这是我目前在机器学习中所知道的-
课程介绍和机器学习。K-最近邻算法和K-均值算法
统计推断
高斯混合模型(GMM)与期望最大化
可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。
基本的超平面算法:感知器和Winnow。
支持向量机(SVM)
核粒
促进弱学习者向强学习者学习: AdaBoost
边缘-感知器
回归
PCA
决策树
决策树修剪与随机林
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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1回答
如何将经过训练的模型转换为函数？
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我已经完成了一个模型的训练，接下来我要做的是把我的模型交给那些对深入学习一无所知的同事，我只想给他们一个函数，他们可以在他们的机器上不安装tensorflow或Python运行，可能只是python (理想情况下，我希望它能在Matlab上运行)。这可行吗？我怎样才能把它们全部抽象化或编纂成法典呢？
我读过关于模型部署的文章，但都是关于服务器之类的，这不是我想要的。PS:现在假设一个TF模型。
浏览 3提问于2020-03-22得票数 2
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我正在使用一个模型(SimCLR)从图像中学习表示。在训练前，模型是针对单个虚拟标签进行训练的。现在我想用8类数据对模型进行微调。当将经过预先训练的模型检查点加载到具有8级头部的尚未经过精细调整的模型时，我遇到了一个ValueError。
ValueError: Tensor's shape (2048, 1) is not compatible with supplied shape [2048, 8]
在加载到检查点以对模型进行微调之前，是否有排除最后一层权重的解决方案？
系统信息
TensorFlow版本：2.5.0Python版本：3.7.3
浏览 0提问于2021-08-11得票数 0
我使用sklearn api训练了一个模型，并保存了模型。
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
with open(path + '.pkl', 'wb') as file:
cPickle.dump(model, file)
有办法用scala加载它吗？
如果我使用python (而不是sklearn )来训练它，并使用以下方法保存它：
model.save_model("trained_mod
浏览 3提问于2017-09-06得票数 4
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3回答
基于机器学习的边缘检测
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我读过下面的关于使用机器学习的边缘检测的。他们
采用了一种现代机器学习算法。该算法是针对人类标注最重要的边缘和对象边界的图像进行训练的。给定该标记数据集，训练机器学习模型以预测属于对象边界的图像中每个像素的概率。
我想使用opencv来实现这个技术。
是否有人知道或知道如何使用Opencv实现/开发此方法？
我们如何注释最重要的边缘和对象边界，以便与机器学习算法一起使用？
浏览 5提问于2017-04-08得票数 6
我想尝试建立一个强化学习模型来玩老游戏，我知道一些项目是为了建立游戏AI，但我不知道如何在游戏和python应用之间建立一个接口，以便在模型运行时训练模型。
是否有任何库可以使用仿真器或类似于python的东西来训练强化学习模型？我怎么能构建这样的应用程序呢？
谢谢
浏览 0提问于2021-04-02得票数 0
我已经在这里提出了这个问题：，但我觉得我不够清楚，而且提议的想法对我也不起作用。
假设使用我的计算机，我训练了某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给它一个输入值，它会返回预测的结果(即1或0)。
现在，假设我仍然想给出一个输入，并得到一个预测的输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或表示我的“训练模型”的矩阵。
换句话说，我希望我训练的模型“转换”成某种公式，我可以输入并得到预测的数字。
我之所以要这样做，是因为我想训练一个大型数据集，并使用复杂的预测模型。并在更简单的硬件中使用这个经过训练的预测模型，例如PIC32微控
浏览 5提问于2019-04-27得票数 0
我正在训练一个模型，它增量地学习新的类，例如在前70个时期中的n个目标类，然后是原始的n个类加上m个新的目标类，等等。当在n+m目标类上训练模型时，损失函数需要来自n个目标类上训练的模型的预测。如何有效地恢复旧模型？
似乎我可以通过为每一批创建两个单独的会话，并在一个中加载旧模型，然后在另一个中训练新模型来做到这一点，但这效率非常低，并且使培训从几个小时到几天。
浏览 4提问于2018-08-02得票数 1
1回答
我打开这个线程来讨论如何使我的NN模型进行部署。
我用在Matlab中建立和训练了一个神经网络(mdCNN是一个简单的Matlab库，用于建立多维输入神经网络，目前Matlab-cov3x3x3不支持它)。我用Matlab训练我的模型，现在我想把它投入生产。
经过几个小时的研究，我计划做以下工作
用TF后端在Keras中训练神经网络模型。我选择Keras是因为我希望将来与Matlab具有向后兼容性。
从Keras模型获取tensorflow会话，有一个如何执行的示例。在文件中比*.pd文件
从模型加载神经网络模型。有一个特定的功能可以做到这一点
简历：：readNet()
在C
浏览 1提问于2018-08-28得票数 3
2回答
我目前正在学习Azure机器学习。我正在尝试数据科学家的学习路径。在该学习路径中，引入了设计器，其中将发布管道，以便作为实时推理管道使用。
因为我不想一直使用设计器，所以我想在python中做同样的事情。微软学习上的所有教程都只展示了如何将单个模型部署为服务(例如)。在这些教程中，创建管道只是为了训练模型，而不是为了预测传入数据()。入口脚本用于将传入数据加载到预先训练的模型中。对我来说，不清楚如何在这个入口脚本中实现管道步骤。我在网上查过了，但我找不到任何解释如何以令人满意的方式做到这一点。有没有任何类型的教程可以做到这一点？
我正在考虑那些流水线步骤，因为我想使用我用于训练模型的相同的缩放
浏览 0提问于2021-03-29得票数 3
1回答
大数据集的特征缩放
、、、
我试图使用深度学习模型来预测时间序列，在将数据传递给模型之前，我想对不同的变量进行缩放，因为它们有很大的不同范围。
我通常是“动态地”这样做的:加载数据集的训练子集，从整个子集获取定标器，存储它，然后在我想要使用它进行测试时加载它。
现在的数据是相当大的，我不会一次加载所有的训练数据进行训练。
我怎么才能去拿定价器呢？一开始，我想做一个一次性的操作，加载所有的数据，只是为了计算定标器(通常我使用sklearn定标器，比如StandardScaler)，然后在我的训练过程中加载它。
这是常见的做法吗？如果是，如果将数据添加到培训数据集，您将如何做？定标器能不能结合起来，避免一次性操作，只需“更新
浏览 0提问于2018-10-04得票数 2
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