大家都知道在机器学习项目中，模型的保存与加载是非常重要的环节。允许我们在训练完成后保存模型，以便在未来进行预测或继续训练，而无需重新训练整个模型。...刚好TensorFlow提供了便捷的方法来保存和加载模型。下面一起来看一下如何操作吧。...保存模型时，可以选择保存为HDF5格式（.h5文件）或TensorFlow SavedModel格式（包含.pb文件和变量文件）。2 加载模型：按照前面的保存。...注意：当保存和加载模型时，请确保TensorFlow的版本一致，以避免兼容性问题；如果模型使用了自定义层或复杂的模型架构，可能需要额外注意保存和加载时的细节；另外对于大型模型或需要高效部署的场景，建议使用...TensorFlow SavedModel格式，因为它支持模型的优化和更灵活的部署选项。
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...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...saved_model.pb 保存 为了简单起见，我们使用一个非常简单的手写识别代码作为示例，代码如下： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...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。...但在摸索过程中，也走了不少的弯路，主要原因是现在搜索到的大部分资料还是用tf.train.Saver()来保存模型，还有的是用tf.gfile.FastGFile来序列化模型图。
简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。...我们需要做的是，对于每一行，找到第一次小于最小值的位置，并将该位置起直到行末部分的数字替换为0。是不是有点抽象？...tensorflow不能对张量进行直接赋值操作，如果你尝试修改一个tensor中的内容，会报下面的错误： TypeError: 'Tensor' object does not support item...]] 可以看到，前两行的结果是对的，但是第三行的结果是错的，这时候就需要我们刚才得到的辅助条件对结果进行修正了： result = tf.where(index模型原理和代码解析 有关作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生，美团外卖算法实习生 简书ID：石晓文的学习日记(https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67
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...（框架） 有时候我们只对模型的架构感兴趣，而无需保存权重值或者是优化器，在这种情况下，可以仅仅保存模型的配置 模型的整体的架构情况，返回一个json数据，就是一个模型的架构 json_config=model.to_json...，也就是他的权重，只是保存了网络的架构 3、仅仅保存模型的权重 时候我们只需要保存模型的状态（其权重值），而对模型的架构不感兴趣，在这种情况下，可以通过get_weights()来获取权重值，并通过set_weights
福哥答案2021-02-02： 双指针 我们可以枚举字符串中的每一个位置作为右端点，然后找到其最远的左端点的位置，满足该区间内除了出现次数最多的那一类字符之外，剩余的字符（即非最长重复字符）数量不超过...虽然这样的操作会导致部分区间不符合条件，即该区间内非最长重复字符超过了 kk 个。但是这样的区间也同样不可能对答案产生贡献。...当我们右指针移动到尽头，左右指针对应的区间的长度必然对应一个长度最大的符合条件的区间。 实际代码中，由于字符串中仅包含大写字母，我们可以使用一个长度为 2626 的数组维护每一个字符的出现次数。...代码用golang编写，代码如下： func characterReplacement(s string, k int) int { sLen := len(s) //记录次数的字典表...替换后的最长重复字符 评论
第二种方案则是修改TensorFlow中的网络结构图，删除或者替换掉这些不被支持的操作层。这种方案并不总是可行的。...下面的例子，我们将替换TensorFlow网络结构图中的，一种不被支持的操作，将它替换成一系列其他（支持的）操作。...在TensorFlow-Slim模型库中，有一种叫MobileNet的预先训练好的现成网络模型，这种模型使用了Relu6()操作层，而该操作/函数，并不被TensorRT支持。...你可以看到如图的代码片段，我们循环遍历网络结构图中的所有节点，并判断如果它是ReLu6()运算， 那么我们先保存/标记它原本的输入和输出名，我们将一个等效的子网络结构图，同样使用刚才保存的输入和输出，然后这将原本主网络中的...到这里就结束了如何用TensorRT来优化TensorFlow模型的讨论。（然后我再讲一点）如何执行你刚才生成的优化引擎。
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？...e %f" % e.eval()) test_restore(saver) 调用 Saver.restore() 方法就可以了，同样需要传递一个 session 对象，第二个参数是被保存的模型数据的路径...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。
为什么建议使用对象来替换枚举？ 在设计模型时，我们经常会使用枚举来定义类型，比如说，一个员工类 Employee，他有职级，比如P6/P7。...这里就出现了「代码的坏味道」 新的枚举值出现怎么办？ 显然，添加一个新的枚举值是非常痛苦的，特别通过 switch 来控制流程，需要每一处都修改枚举，这也不符合开闭原则。...这个时候，需要用重新去审视模型，这也是为什么 DDD 是用来解决「大泥球」代码的利器。...这里，我把 EmployeeLevel 视为值类型，因为： ● 不可变的 ● 不具备唯一性 通过升级之后的模型，可以把员工视为一个领域实体 Employee： class Employee {...你看，哪天 P8 被裁了，calculateIndemnity 是一致的算法。 当然，并不是强求你把所有的枚举都替换成类模型来定义，这不是绝对的。还是要按照具体的业务逻辑来处理。
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。...教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程，把常用NLP模型用不到100行的代码实现了，教程里附论文下载，并且包含py和ipynb文件，经过测试全部通过。...BERT_Torch.ipynb 部分内容截图 ?...TextCNN的两种实现方式（使用TensorFlow和Pytorch） 总结 推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（...自然语言处理）的教程，教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。
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。 ? ? ? ?
数据验证部分更新到backbone.js1.0.0 经常有网友问说为啥你的代码不能执行，如果你是完全copy我的代码，那基本上不会出错，我的代码都是能正常运行之后才会放上来的。...至于很多人不能运行的原因我猜测只是大家只是把我的js部分代码拿走，没有看完整的上下文，我之前的代码没有注意版本问题，很多都是基于backbone0.3.x写的。...如果你用了最新的版本那可能有些部分会出错，毕竟backbone也会不断的改进修复之前的一些问题。...比如说那篇文章 backbone中的model实例 _ 上面第5部分的数据验证,backbone在set中并没有默认的触发验证...推荐大家在遇到问题的时候可以直接看源码，backbone的代码是比较好读懂的。
前言 首先，我们从一个直观的例子，讲解如何实现Tensorflow模型参数的保存以及保存后模型的读取。 然后，我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存，以及参数的读取。...该项技术可以用于Tensorflow分段训练模型以及对经典模型进行fine tuning（微调） Tensorflow 模型的保存与读取（直观） 模型参数存储 import tensorflow as.../save/model.ckpt 模型存储的文件格式如下图所示： ?...模型存储文件 模型参数读取 import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable...模型的保存与读取（多层感知机） 导入数据集 from __future__ import print_function # Import MINST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow...专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。...本教程介绍如何用TensorFlow官方Java API调用TensorFlow(Python)训练好的模型。...pb模型 ---- ---- 下面的代码中，x是图的输入，z是图的输出。...在代码的最后，调用tf.graph_util.convert_variables_to_constants 将图进行转换，最后将图保存为模型文件(pb)。
主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。...前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的。...这里的代码在1000步之后又像后预测了250个时间点。对应的值就保存在predictions[‘mean’]中。我们可以把观测到的值、模型拟合的值、预测值用下面的代码画出来： ?...总结 这篇文章详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含三个部分：数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练。
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。 以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。...修改输出层：使用适合你的领域的新激活函数和输出大小替换模型默认值。不过，不要把自己局限于最明显的解决方案。...如果你用 Keras 编写模型，它的抽象很好，但不允许你深入到模型的各个部分进行更细致的分析。...幸运的是，下面的代码可以让我们直接使用 Python 可视化模型： # From: http://nbviewer.jupyter.org/github/tensorflow/tensorflow/blob...这一步将绘制模型的图并将其保存为 png 文件： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png'
，并展示了如何用 Keras 实现。...修改输出层：使用适合你的领域的新激活函数和输出大小替换模型默认值。不过，不要把自己局限于最明显的解决方案。...如果你用 Keras 编写模型，它的抽象很好，但不允许你深入到模型的各个部分进行更细致的分析。...幸运的是，下面的代码可以让我们直接使用 Python 可视化模型： # From: http://nbviewer.jupyter.org/github/tensorflow/tensorflow/blob...这一步将绘制模型的图并将其保存为 png 文件： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png'
假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...graph.pbtxt: 这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息，部分信息如下所示： node_def { name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...不过没关系，下次重新训练时，会自动从上次的断点继续训练而不用重新训练了。后面两项则表示已经保存的所有断点路径。...model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。
本文结构如下，大家自取所需： 首先，我会告诉大家如何用更底层的nshepperd的gpt-2库来 finetune模型； 之后，会介绍如何用更上层的minimaxir的gpt-2-simple库来更简单地...run_name:当前训练命名，分别在samples和checkpoint文件夹下创建当前命名的子文件夹，之后生成的样本和保存的模型分别保存在这两个子文件夹。...于是我们就拿到了finetune好的模型，接下来就来进行好玩的生成环节吧。第一步需要将生成的模型，更改名字，放入models文件夹里，替换掉原来的模型（一定要记得将之前的模型备份！）。...黑色的是用户输入，红色的是模型生成。 最后的问题：如何部署自己的模型 因为finetune保存的tensorflow的模型文件格式，但这个包只支持 Pytorch的保存模型。...因此我们要先将tensorflow的模型转换成 Pytorch的模型。
本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...朴素贝叶斯是一种利用贝叶斯概率定理对未知类进行预测的分类算法。它使用概率来决定一个测试点属于哪个类。朴素贝叶斯是一个纯粹的统计模型。由于假设数据集中的特征/属性是相互独立的，因此此算法称为朴素算法。...metrics.classification_report(expected, predicted)) print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) 生成了一个分类报告，来度量朴素贝叶斯模型预测的效果...是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。它的最大值是1，最小值是0。
本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How...教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器 教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测...深度学习框架 分布式TensorFlow入坑指南：从实例到代码带你玩转多机器深度学习 教程 | 从零开始：TensorFlow机器学习模型快速部署指南 资源 | TensorFlow极简教程：创建...、保存和恢复机器学习模型 快速开启你的第一个项目：TensorFlow项目架构模板 TensorFlow初学者指南：如何为机器学习项目创建合适的文件架构 教程 | 七个小贴士，顺利提升TensorFlow...教程 | Prophet：教你如何用加法模型探索时间序列数据 初学机器学习的你，是否掌握了这样的Linux技巧？
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