更多的是一个理论问题：
使用案例:创建一个API，该API接受json输入，在其中触发ML算法，并将结果返回给用户。我知道在python ML模型的情况下，我可以简单地将整个东西打包到pickle中，并在我的web应用程序中轻松使用它。问题是，我们所有的算法目前都是用R编写的，我宁愿避免把它们重写成python。我已经检查了一些允许在</
浏览 11提问于2019-11-29得票数 0
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我正在尝试将一个预先训练好的更快的ONNX (或Keras)格式的R-CNN模型导入到MATLAB中，但是我得到的错误是多个输出的模型还不支持。有没有办法绕过这个问题？非常感谢您的帮助！
浏览 9提问于2019-10-20得票数 0
我正在编写一段python代码，它依赖于spaCy及其预先训练好的模型。对于这段代码，我想创建一个yml文件来安装所有依赖项。到目前为止，它看起来是这样的：channels: - anacondadependencies: - spacy
但是，为了使spacy启动并运行，我还需要下载预先训练好的
浏览 3提问于2020-12-18得票数 1
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我使用预先训练好的VGG-16模型进行图像分类。我正在添加自定义的最后一层，因为我的分类类的数量是10。我正在训练200个时期的模型。我的问题是:如果我在某个时期随机停止(通过关闭python窗口)训练，比如说第50个时期，然后从那里恢复，有没有办法？我读过关于保存和重载模型的文章，但我<em
浏览 42提问于2018-08-25得票数 1
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我正在尝试注册预训练的(大约。大小为3.5 in )。当我尝试注册较小的模型时(大约大小为10MB)，我可以注册。但是，我无法注册预先训练好的谷歌word2vec模型。我尝试将模型直接上传到portal.azure.com中，它抛出了AJAX错误(可能是因为它是一个大模型)。当我尝试通过代码(连接到azure工作区的python脚本)注册模型时，脚本一直在
浏览 29提问于2019-07-25得票数 1
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有没有一种方法可以在Tensorflow中加载预训练的模型并删除网络中的顶层？我正在考虑Tensorflow版本r1.10我想通过删除一堆顶部卷积层来手动修剪一个预先训练好的网络，并添加一个自定义的完全卷积层编辑：
该模型是从下载的ssd_mobilenet_v1_coco。
浏览 17提问于2018-08-28得票数 1
我正在尝试在谷歌云函数上运行。我有个问题。在根文件夹中执行时，separate_to_file函数正在创建pretrained_models文件。我唯一能写的目录是/tmp。有没有办法改变预先训练好的模型的目录？
浏览 0提问于2020-04-08得票数 2
假设有一个深度学习模型和一个具有预先训练好的权重的检查点。我想要做的是对预先训练的模型进行微调。然而，我发现我必须使用现有模型图中没有定义的新的ADAM优化器对模型进行微调。因为ADAM优化器本身有一些trainable_variables，所以如果我想要基于检查点对模型进行微调，我必须将它们添加到现有的检查点。有没有<
浏览 19提问于2020-01-15得票数 0
就我在docs中所看到的。在ClickHouse中使用预先训练好的CatBoost模型是唯一的选择。但是，有什么办法可以直接在ClickHouse中训练CatBoost模型吗？
浏览 47提问于2021-07-26得票数 0
我想使用Word2Vec模型在Google Cloud Platform上的Google Compute服务器上分析一些文本。然而，来自的未压缩的word2vec模型超过3.5 is，手动下载并上传到云实例需要时间。有没有办法在Google Compute服务器上访问这个(或任何其他)预先训练好的Word2Vec模型，而不用自己上传？
浏览 5提问于2019-09-18得票数 15
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我正在使用预先训练好的ml模型在python中构建一个应用程序。目前，对于每个文件上传，我正在加载模型，这需要很多时间。在启动烧瓶时，我只需要加载这些模型一次。我该怎么做呢？
浏览 39提问于2020-08-24得票数 1
我正在通过huggingface使用transformers库。 他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从Te
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
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有没有人知道我能不能用R语言打开一个腌过的sklearn Python算法？或者，如果我可以用一种不同的方式将训练好的模型保存在sklearn中，可以在R中打开和使用？具体地说，我正在研究一个梯度提升模型。谢谢!
浏览 24提问于2019-06-07得票数 0
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我的目标是在Google Colab中测试Google的BERT算法。有没有通过Tensorflow Hub加载和使用自定义模型
浏览 2提问于2020-01-22得票数 0
我正在尝试使用tensorflow进行迁移学习。我从教程中下载了预先训练好的模型inception3。在代码中，用于预测：有没有办法提供png图像。此外，如果我想提供解码后的图像文件，比如一个numpy数组或一批数组，我应该做什么更改？
浏览 1提问于2015-12-28得票数 19
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有没有办法加载一个预先训练好的模型。我尝试过load("model.joblib")和save("model.joblib"，model)函数，但加载的模型在验证数据上只有大约10%的准确性，并且成功地生成了大约10%的成功对抗性示例。保存前模型的准确率约为99.3%，生成的对抗性示例中约
浏览 17提问于2020-05-12得票数 1
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我可以下载并成功测试包的。然而，这只给了我一个预先训练的网络的最终分割结果，而我也需要访问中间层的输出。根据这个演示，下面这行代码下载了一个预先训练好的模型和一个测试MR卷：
wget -c https://www.dropbox.com/s/rxhluo9sub7ewlp/parcellation_demo.tar.gz解压下载的文件将创建一个.ckpt文件，该文件
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
我使用python中的Gensim库来使用和训练word2vector模型。最近，我正在考虑用一些预先训练的模型初始化我的模型权重，比如(GoogleNewDataset word2vec模型)。现在，我刚刚搜索到在gesim中有一个函数可以帮助我用预先训练好的模型权重来初始化模型</
浏览 2提问于2016-03-14得票数 1
我使用默认管道配置(ssd_inception_v2_pets.config)和预先训练好的初始v2 COCO模型。在TensorBoard中，损失继续减少，但平均精度并没有提高。有没有人在固态硬盘上使用inception v2做过类似的实验？你有什么经验？
浏览 0提问于2017-11-03得票数 2
我正在尝试通过使用预先训练的模型(例如，在ImageNet上训练的VGG )来解决人脸反欺骗问题。我需要在哪里检索特征？在哪一层之后？更具体地说，将最后一个全连接层的输出从2622更改为2是否足够?在face反欺骗问题中，我们有两个类(真实/虚假)？
实际上，在人脸反欺骗问题中，使用预先训练好的VGG-face模型(在
浏览 1提问于2019-03-31得票数 0
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