模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...model.save("less_model.h5") 如何去使用保存好的模型呢？...在训练期间训练结束时候自动保存检查点，这样一来，您便可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或者是从上次暂停的地方继续训练，以防止训练过程终端 回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
GPU 或者是 GPU 性能不好，那么训练的时间会让你绝望，因此，你渴望神经网络训练的过程可以保存和重载，就像下载软件断点续传一般，这样你就可以在晚上睡觉的时候，让机器训练，早上的时候保存结果，然后下次训练时又在上一次基础上进行...Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...假设我们程序的计算图是 a * b + c ? a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...当调用 Saver.restore() 时，不需要初始化所需要的变量。 大家可以仔细比较保存时的代码，和恢复时的代码。 运行程序后，会在控制台打印恢复过来的变量。...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...例如，在一个关于历史事件的知识库中，将 “第二次世界大战的起因、过程和结果” 划分为一个块可能太大，而将每个单词作为一个块又可能太小。 2. 嵌入模型的选择 不同的嵌入模型具有不同的特点和性能。...例如，有些模型在处理自然语言文本时表现出色，而有些模型则更适合处理特定领域的知识。在选择嵌入模型时，需要根据具体的应用场景进行评估和选择。 3....五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。
这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
将加法运算以图形化方式展示 在会话中添加记录文件的语句 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...) # 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i) if __name__ == '__main...# 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i) if __name__ == '__main__...模型的保存与恢复(保存会话资源) 创建保存模型的saver saver = tf.train.Saver() 保存模型 saver.save(sess, "..../tmp/ckpt/test") 恢复模型 save.restore(sess, "./tmp/ckpt/test")
随着时间的推移，越来越多的企业和用户开始关注大语言模型在业务中的应用。...然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。
刚刚看到别人分享在朋友圈里的文章里面有个视频，是微信公众平台内嵌视频，挺有意思的，想把它下载下来，那么，怎么提取微信图文消息里的视频呢？ ...研究了好一会，采用迂回术总算把微信图文里的视频保存到手机了 打开那个含有视频的图文消息，点击右上角的菜单，选“在浏览器中打开”，下图红色箭头所示 ? ...一般默认的浏览器都可以播放视频，播放的过程中会有一个下载的菜单，如下图箭头所示 ? 点击下载就能把图文消息里的视频保存到手机中。...当然有特殊情况，在苹果Safari浏览器中，视频右侧没有出现下载按钮，建议换用其他的
根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的...，盘古在真实观测场中的表现如何，一直以来都缺乏一些实测的报告或者文章介绍。...得益于盘古气象模型团队将其模型开源，使我可以在自己个人电脑上搭建盘古气象模型进行预报检验具有了可操作性。...因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。...它既可以用于连续型预测，也可用于分类预测的误差评估。RMSE是机器学习中回归模型及时间序列预测常用的评估指标之一。总体来说，RMSE是一个简单直观而有效的预测误差评价指标。
在代码的后半部分，数据需要通过占位符馈送（feed）入模型。第二点变化是，因为我们的数据量是巨大的，在给定的任意时间我们仅将一个样本数据传入模型。每次调用梯度下降操作时，新的数据样本将被馈送到模型中。.../) TensorFlow:保存/恢复和混合多重模型 在第一个模型成功建立并训练之后，你或许需要了解如何保存与恢复这些模型。...如何实际保存和加载 保存（saver）对象 可以使用 Saver 对象处理不同会话（session）中任何与文件系统有持续数据传输的交互。...这与保存/恢复模型本身无关。 下面让我们看一下结果文件夹的屏幕截图： ? 一些随机训练的结果文件夹的屏幕截图 该模型已经在步骤 433,858,1000 被保存了 3 次。为什么这些数字看起来像随机？...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
模型保存和恢复 2.1 保存模型 当我们训练好一个模型之后，一般情况下都会保存下来，以备后面调用，或者在训练的过程中，我们有时候也希望将训练的中间结果保存下来，防止训练过程中断电等异常出现，避免重新训练...TensorFlow中保存模型还是比较简单的，我们只需要在创建图阶段创建一个Saver的节点，然后在执行阶段需要保存模型的地方调用Save()函数即可，如下代码： ?...从上面我们也可以看出，在构建图的结尾我们创建了saver节点（with语句前面），而在执行阶段中，if语句下面和最后一行代码的地方，我们调用了save函数来保存模型。保存在save函数的输入路径中。...那么如何恢复呢？ 2.2 模型恢复 恢复模型也很简单和保存一样在构建图的结尾创建一个saver节点，不同的是在执行阶段的开始，用restore()函数进行模型恢复，如下图： ?...到目前为止，我们学习了构建计算图，以及利用MBGD的方法来进行线性回归。学习了如何保存和恢复模型。但是到目前为止，我们的输出信息还是依赖于print函数，有木有一种更好的可视化的方法呢？
其中，如何让“猴子”能“理解”被测应用，是一个关键问题。随着大语言模型技术在工业界的普及，利用该技术赋能这个“猴子”也是我们目前探索实践的重心。...在稳定性问题基本解决之后，我们开始考虑如何结合智能化，将 AI 引入进来。前段时间的开源是一个重要的时间点，同时大语言模型的到来也带来了新的变革。...一个需求点，只要能够用有限的语言描述清楚，大模型就可以成为一个实际的解决方案。 周乐： 大模型在软件研发工作流中的最大价值是可以提高软件开发的效率和质量。...另一方面，大模型也将给软件开发带来一些挑战和风险，例如如何保证大模型生成的代码的正确性和安全性，如何处理大模型可能存在的偏见和误导，如何保护大模型使用的数据的隐私和版权等。...总之，大模型是一种强有力的工具，可以为软件开发带来巨大的价值和影响。但是，我们也需要注意其潜在的问题和限制，并合理地使用它。 InfoQ：您在实际的研发过程中是否应用过大模型，使用体验如何？
-u # 查看当前保存列表 git stash list # 恢复修改工作区内容, 会从 git stash list 移除掉 git stash pop # 恢复最近一次保存内容到工作区, 默认会把暂存区的改动恢复到工作区...git stash pop stash@{1} # 恢复指定 id， 通过 git stash list 可查到 git stash pop --index # 恢复最近一次保存内容到工作区, 但如果是暂存区的内容同样恢复到暂存区...当回滚某个版本时记录是不保存在 git log 中, 想要找到这条回滚版本信息时 git reflog 就用上了。...git rebase --abort git flow Git Flow 是一套基于git的工作流程，这个工作流程围绕着project的发布(release)定义了一个严格的如何建立分支的模型。...# 步骤一：开启新的功能, 起一个分支名叫 v1.1.0, 建立后分支名为 feature/v1.1.0 git flow feature start v1.1.0 # 步骤二：将分支推送到远程, 在团队协作中这一步少不了
在FloydHub中保存和恢复 现在，让我们研究FloydHub上的一些代码。...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）...FloydHub将自动保存/outputdirectory的内容作为工作的输出，这就是你将如何利用这些检查点来恢复工作的方式。.../tf_mnist_cnn_jupyter.ipynb TensorFlow提供了不同的保存和恢复检查点的方法。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。
近年来，人工智能（AI）技术，尤其是大语言模型（LLMs），在医学领域取得了显著进展。这些模型在静态医疗问答任务中表现优异，甚至在某些情况下能够媲美人类专家。...此外，不同模型的表现差异显著，参数较少的模型在动态诊断中的表现较弱。 3. 科室间的性能差异 在不同医学专科中的表现差异也提供了重要见解。...讨论与未来展望 AI医院框架的意义 AI医院为评估LLMs在动态医疗交互中的能力提供了一个创新的平台，不仅可以用于模型性能的测试，还可以为医学教育和AI辅助诊断工具的开发提供支持。...跨文化和多语言适应性：扩展数据集的多样性，确保模型能够适应不同文化背景和语言环境。 伦理与偏见问题：开发透明且公平的AI系统，确保其在临床应用中的可靠性和公正性。...通过进一步优化模型的动态交互能力，AI有望在未来的医疗诊断中扮演更重要的角色，为医疗行业带来更多创新和突破。
【请关注一凡sir，更多技术内容可以来我的个人网站】 一、物理备份 物理备份是将数据库的二进制文件直接拷贝到另一个位置，以达到备份数据库的目的。...复制数据库文件（通常是data目录下的文件）到另一个位置。 启动MySQL服务。 物理备份的优点是备份速度快，恢复速度也较快。...但缺点是备份文件较大，不易跨平台，且只能在相同架构的MySQL服务器上恢复。 二、逻辑备份 逻辑备份是将数据库中的数据和结构导出为SQL语句的形式，以文本文件的形式存储备份数据。...逻辑备份的优点是备份文件较小，易于跨平台，且备份文件可以进行修改或筛选数据。缺点是备份和恢复速度较慢。 结论 物理备份和逻辑备份的主要区别在于备份文件的形式和备份恢复的灵活性。...物理备份直接复制数据库的二进制文件，备份文件较大，恢复时只能在相同架构的MySQL服务器上使用；逻辑备份将数据库导出为SQL语句的形式，备份文件较小，恢复时可跨平台使用，也可以进行数据的修改和筛选。
你可以把后台看作是你的数据库，Keras 是你用来访问数据库的编程语言。 一开始，在 v1.1.0 之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...渐渐地，TensorFlow 成为最受欢迎的后端，这也就使得 TensorFlow 从 Keras v1.1.0 发行版开始成为 Keras 的默认后端。...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...然而，这种情况后来发生了改变改变——当谷歌在 2019 年 6 月发布 TensorFlow 2.0 时，他们宣布 Keras 现在是 TensorFlow 的官方高级 API，用于快速简单的模型设计和训练...你可以用几行代码在数百个 GPU 上训练一个巨大的模型。」这些在 2016 年都是不可能的。
在本教程的第一部分，我们会讨论 Keras 和 TensorFlow 之间错综复杂的历史，包括它们是如何相互促进、共同成长、彼此滋养，从而达到今天这么受欢迎的程度。...这种情况在 TensorFlow 2.0 中有所改变，本文后面将对此进行详细介绍) 一开始，在 v1.1.0 之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...TensorFlow 2.0 中的自动求导与 GradientTape ? 图 5：TensorFlow 2.0 是如何更好地处理自定义层和损失函数的？答案就是自动求导和 GradientTape。...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在
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。...在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...-of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../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。...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
检查点：保存训练进度并从保存的地方继续训练或推断。 特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。...创建自定义 Estimator：编写自己的 Estimator。 加速器 使用 GPU：介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。...使用 TPU：介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。 低阶 API 简介：介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。...张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量：详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...保存和恢复：介绍了如何保存和恢复变量及模型。 ----
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