一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...2.只保存/加载模型的结构 如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作： # 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...my_model_weights.h5') 如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重： model.load_weights('my_model_weights.h5..._1')) # 将被加载 model.add(Dense(10, name='new_dense')) # 将不被加载 # 从第一个模型加载权重；只会影响第一层，dense_1 model.load_weights
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...1.2 freeze_graph 正如前文所述，tensorflow在训练过程中，通常不会将权重数据保存的格式文件里，反而是分开保存在一个叫checkpoint的检查点文件里，当初始化时，再通过模型文件里的变量...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型...ReLU ()(conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))(relu2): ReLU ())如果我们想获取conv1的weight和bias
精度调优上一篇文章中已经成功完成权重转换，本章通过加载转换后的权重做推理进行前向对齐5.1 推理脚本推理脚本可以参考Mixtral-8x7B的推理脚本：/home/mytest/MindSpeed-LLM...的hook输出分别为hf_output.txt和mt_output.txt：5.2.5 huggingface和megatron模型结构映射关系注：- IdentityOp和IdentityFuncOp...两边差异较大，如下图：attention部分输出差异较大，原因可能是huggingface和megatron模型结构没对齐、也可能是两边attention内部实现不一致导致，我们先对齐模型结构。...5.2.6.2 huggingface和megatron模型结构对齐对比Mixtral和GRIN模型结构：对比两个模型的attention部分，差异主要是计算qkv时是否带了bias，所以怀疑megatron...修改后重新执行推理脚本，有如下报错：错误原因是权重转换时没有带--add-qkv-bias 配置，导致权重加载失败，需要重新做权重转换再执行推理脚本。
/checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases.../checkpoint_dir')) 此时，W1和W2加载进了图，并且可以被访问： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:...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...import tensorflow as tf sess=tf.Session() #先加载图和参数变量 saver = tf.train.import_meta_graph('....tensorflow as tf sess = tf.Session() # 先加载图和变量 saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000
为什么Embedding和Rerank权重少见 尽管Embedding和Rerank模型在自然语言处理和机器学习领域具有重要作用，但它们的开源情况却远不如Chat和Code模型普遍。...这些数据往往包含敏感信息，出于隐私和安全性考虑，很多机构和公司不愿意公开这些模型的权重，以避免数据泄露的风险。...Rerank模型权重少见的原因 复杂性和专用性 Rerank模型通常是在特定领域和应用场景下进行训练的，结合了大量上下文信息和用户行为数据。这样的模型在其他场景下可能效果不佳，需要重新训练或调整。...因此，出于商业和战略考虑，这些模型的权重通常不会公开，以保持竞争优势。 结论 理解大模型权重的不同分类及其差异，可以帮助我们更好地选择和应用适合的模型，从而在各自的领域中发挥其最大潜力。...未来，随着技术的发展和开源社区的壮大，或许会有更多的Embedding和Rerank模型权重逐渐公开，为广泛的研究和应用提供支持。
这时候就可以使用 OpenGL 来加载 3D 模型。先使用 3D 建模工具构建物体，然后再将物体导出成特定的文件格式，最终通过 OpenGL 渲染模型。 例如如下的 3D 模型文件图像： ?...如果顶点坐标没有法向量和纹理坐标，那么直接可以忽略，用空格将三个顶点坐标索引分开就行 1f 1 3 4 最后 OpenGL 在绘制时采用的是 GL_TRIANGLES，也就是由 ABCDEF 六个点绘制...加载 Obj 模型文件 明白了 Obj 模型文件代表的含义，接下来把它加载并用 OpenGL 进行渲染。...Obj 模型文件实质上也就是文本文件了，通过读取每一行来进行加载即可，假设加载的模型文件只有顶点坐标，实际代码如下： 1 // 加载所有的顶点坐标数据，把 List 容器的 index...最后，加载 3D 模型就先了解到这了，如果想要加载更多效果，倒是可以继续深挖，只是没有 MAC 版本的 3ds Max 软件，却是少了一些乐趣~~ 具体代码详情，可以参考我的 Github 项目： https
什么是类加载机制？ 虚拟机类加载机制：虚拟机把描述类的数据从class文件加载到内存，并对数据进行校验、转换解析和初始化，最终形成可以被虚拟机直接使用的Java类型。...Java语言里，类型的加载和连接过程（连接过程包括验证、准备、解析）是在程序运行期间完成的。...加载(装载)、验证、准备、初始化和卸载这五个阶段顺序是固定的，类的加载过程必须按照这种顺序开始。...除此之外，还有自定义的类加载器，它们之间的层次关系被称为类加载器的双亲委派模型。...使用双亲委派模型的好处在于Java类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系。
这样就可以直接加载图结构和“参数”了。 1.4 saved_model模式 虽然saved_model也支持模型加载，并进行迁移学习。...另外如果用来部署模型的话，signature_def_map的key必须是"serving_default"。 2. 加载 下面说如何加载，checkpoint和pb两种模式的加载方法也不一样。...下面分别说 2.1 checkpoint加载（略烦） checkpoint模式的网络结构和变量是分来保存的，加载的时候也需要分别加载。而网络结构部分你有两种选择：1....2.3 saved_model模式加载 前两种加载方法想要获取tensor，要么需要手动搭建网络，要么需要知道tensor的name，如果用模型和训模型的不是同一个人，那在没有源码的情况下，就不方便获取每个...Fine-tune 最后不管保存还是加载模型，多数情况都是为了能够进行迁移学习。其实大部分无非就是将模型加载进来之后，使用某一个节点的值，作为我们后续模型的输入呗。
Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...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。...恢复一个Keras检查点 Keras模型提供了load_weights()方法，该方法从hdf5file文件中加载权重。...要加载模型的权重，你只需在模型定义之后添加这一命令行: ... # Model Definition model.load_weights(resume_weights) 下面是如何在FloydHub...恢复一个PyTorch检查点 为了恢复一个PyTorch检查点，我们必须在训练前加载我们需要的权重和元信息。
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...，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...) #给之前没有训练的模型加载权重 reinitialized_model.evaluate(test_image,test_label,verbose=0) ##[0.5563450455665588...reinitialized_model.load_weights("less_weight.h5") #从磁盘上加载权重 reinitialized_model.evaluate(test_image
AI训练的完整IO工作流 模型加载、训练数据加载、前向传播、反向传播、优化器执行、检查点保存和持久化。 4D并行性（TP=8，CP=1，PP=16，DP=128）的详细解释。...训练（Training）加载模型，批量数据并行训练，更新权重和参数，同时持久化检查点，重复训练周期（epoch）。 验证（Validation）验证模型参数和梯度，进行重放（replays）。...增强元数据为数据增加元数据，以便在恢复（加载）检查点时更容易重建模型状态。...检查点中的内容 模型参数（如权重、偏置） 优化器状态（如动量、方差、梯度） 可能还包括元数据，如数据类型、文件大小、迭代器、GPU排名、并行化方式等 随着模型参数数量的增加，检查点的频率和大小将急剧增长...目标： 存储生态系统（计算、网络和存储子系统）的目标是最大化GPU带宽利用率，并最小化加载和存储检查点所需的时间。
OpenGL ES 3D 模型加载和渲染 ?...3D 模型渲染 上一节简单介绍了常用的 3D 模型文件 Obj 的数据结构和模型加载库 Assimp 的编译，本节主要介绍如何使用 Assimp 加载 3D 模型文件和渲染 3D 模型。...uniform sampler2D texture_specular2; uniform sampler2D texture_specular3; 总结起来就是我们需要根据 Mesh 中纹理的数量和类型以及模型光照需求来使用不同的片段着色器和顶点着色器...//加载模型 void loadModel(string path); //处理 aiScene 对象包含的节点和子节点 void processNode...3D 模型比较简单，最终模型被加载到一个 Assimp 中定义的 aiScene 对象中，aiScene 对象除了包含一些网格和材质，还包含一个 aiNode 对象（根节点），然后我们还需要遍历各个子节点的网格
原文： https://threejs.org/examples/?q=obj#webgl_loader_obj_mtl 代码： <!DOCTYPE html>...
从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。 在模型中加载这些权重。...在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。...加载权重 第二个工具是引入了一个函数load_checkpoint_and_dispatch()，它将允许你在你的空模型中加载一个检查点。...，这在加载不包含绑定权重的重复键的检查点时可能导致问题。...所以你应该在加载检查点之前绑定权重。
处理一些所有模型配置共有的参数，以及用于加载/下载/保存配置的方法。 可以加载和保存配置文件到磁盘。加载配置文件并使用此文件初始化模型 不会 加载模型权重。它只影响模型的配置。...如果找不到此条目，则下一个检查是检查点中第一个浮点类型的权重的 dtype 并将其用作 dtype。这将使用模型在训练结束时保存的 dtype 加载模型。它不能用作模型训练方式的指示器。...与其在内存中创建完整模型，然后加载预训练权重（这需要模型大小的两倍的内存，一个用于随机初始化模型，一个用于权重），现在有一个选项可以创建模型作为空壳，然后只有在加载预训练权重时才实现其参数。...模型首先在 Meta 设备上创建（带有空权重），然后状态字典被加载到其中（在分片检查点的情况下逐个分片）。这样，最大使用的 RAM 仅为模型的完整大小。...返回 dict 来自检查点的额外元数据字典，通常是“时代”计数。 从存储库加载已保存的检查点（模型权重和优化器状态）。返回检查点生成时的当前时代计数。
use_gradient_checkpointing: 是否启用梯度检查点功能，用于在内存和计算速度之间进行权衡（减少内存占用，牺牲反向传播速度）。...需要注意的是，权重不能直接合并到量化模型（quantized models）中。相反，我们可以基于原始的非量化模型来合并权重。...这意味着，合并权重的过程需要加载原始的基础模型，并将微调的适配器参数与之结合，生成一个新的模型权重文件。...训练：需要prepare_model_for_kbit_training(model) 合并：加载基础模型进行合并qlora 推理：加载base模型然后加载qlora权重也可以加载合并之后的 模型为基础模型...训练：加载需要使用bnb对基础模型量化 合并：加载基础模型进行合并qlora 推理：加载base模型然后加载qlora权重也可以加载合并之后的
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！ 整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，全部开放。...与同样使用空间-时间注意力机制的 Latte模型相比，STDiT 可以更好的利用已经预训练好的图像 DiT 的权重，从而在视频数据上继续训练。 △STDiT结构示意图 整个模型的训练和推理流程如下。...团队利用互联网上丰富的图像数据和文生图技术，先训练出一个高质量的文生图模型，将该模型作为下一阶段视频预训练的初始化权重。...其余模块与第一阶段保持一致，并加载第一阶段权重作为初始化，同时初始化时序注意力模块输出为零，以达到更高效更快速的收敛。...Colossal-AI团队使用了PixArt-alpha的开源权重作为第二阶段STDiT模型的初始化，以及采用了T5模型作为文本编码器。
在网页CAD中进行三维建模的时候经常需要导入和导出STEP格式的三维模型文件,本文将介绍如何使用`mxcad3d`来导入导出STEP三维模型。2....加载模型的API，代码如下： /** * 读取模型文件并解析为文档。 * @param theFile - 要读取的文件对象。 ...编写导入和保存STEP模型文件的代码在index.html中插入两个按钮"打开STEP模型"，"保存为STEP文件" ；index.html的完整代码如下所示： 加载...测试保存为STEP文件点击“保存为STEP文件”按钮后，首先移除了原来导入的模型，然后创建了一个立方体和球体并显示，最后点击对话框的保存按钮，模型就成功保存为了STEP模型文件，保存成功后可再次通过“打开
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