你好，我是郭震 本次介绍的是一个独特且实用的Python库：joblib。 joblib是专门用于Python中的轻量级流水线和并行计算的库。...它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务，尤其是在数据科学和机器学习领域中。 安装joblib 安装joblib非常简单，只需通过pip即可完成安装。...打开你的终端或命令行界面，输入以下命令： pip install joblib joblib简介 joblib的主要特点是其能够提供高效的磁盘缓存和延迟加载，这意味着它可以将函数的返回值缓存到磁盘上，...expensive_computation(2, 3) # 第二次调用，将直接从缓存加载结果 result = expensive_computation(2, 3) 示例二：并行计算 如果你有多个独立的任务需要执行...通过利用joblib的缓存和并行计算功能，你可以显著提高大规模计算任务的效率。
本文代码来源于东北电力大学和长春理工大学研究团队的研究成果《A novel approach of decoding {EEG} four-class motor imagery tasks via scout...本文中的方法是EEG源成像（ESI）+ Morlet小波联合时频分析（JTFA）+卷积神经网络（CNN）。原始数据已使用Matlab ToolkitBrainstorm处理。...代码地址： https://github.com/SuperBruceJia/EEG-Motor-Imagery-Classification-CNNs-TensorFlow 安装使用 Python...Files Python file: MI_Proposed_CNNs_Architecture.py --- the proposed CNNs architecture --- based on TensorFlow...1.12.0 with CUDA 9.0 or TensorFlow 1.13.1 with CUDA 10.0 --- The trained results are saved in the Tensorboard
本文将详细介绍机器学习模型的部署和管理方法，帮助运维工程师应对这一复杂任务。 1....部署准备 在部署机器学习模型之前，需要完成以下准备工作： 模型保存：确保模型已经经过训练和评估，并保存为可部署的格式，如TensorFlow的SavedModel格式或PyTorch的.pt文件。...import tensorflow as tf # 保存训练好的模型 model.save('my_model') 依赖管理：列出模型运行所需的所有依赖库，并创建一个依赖列表文件（如requirements.txt...(model, 'recommendation_model.joblib') API服务： from flask import Flask, request, jsonify import joblib...job_name: 'recommendation_service' static_configs: - targets: ['localhost:5000'] 结论 机器学习模型的部署与管理是一个复杂而重要的任务
本文将详细介绍机器学习模型的部署和管理方法，帮助运维工程师应对这一复杂任务。1....部署准备在部署机器学习模型之前，需要完成以下准备工作：模型保存：确保模型已经经过训练和评估，并保存为可部署的格式，如TensorFlow的SavedModel格式或PyTorch的.pt文件。...import tensorflow as tf# 保存训练好的模型model.save('my_model')依赖管理：列出模型运行所需的所有依赖库，并创建一个依赖列表文件（如requirements.txt...model = joblib.load('recommendation_model.joblib')app = Flask(__name__)@app.route('/recommend', methods...- job_name: 'recommendation_service' static_configs: - targets: ['localhost:5000']结论机器学习模型的部署与管理是一个复杂而重要的任务
我们面临这个任务的时候，就决定去调研一下，并开发一个能够使用机器学习算法来区分声音的示例项目。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...提取出的音频特征以 TensorFlow Record 文件的形式被存储。 这些特征和 YouTube-8M 模型是兼容的。...这个解决方案也提供了 TensorFlow VGGish 模型作为特征提取器。它满足了我们的大部分需求，因此也就成为了我们的最佳选择。...训练模型 下一个任务就是了解 YouTube-8M 接口是如何运行的。它是被设计来处理视频的，但是幸运的是它也能够处理音频。这个库是相当方便的，但是它有固定的样本类别数。
作者 l 萝卜 前言 用已知数据集训练出一个较为精准的模型是一件乐事，但当关机或退出程序后再次接到 “ 用新的格式相同的数据来进行预测或分类 ” 这样的任务时；又或者我们想把这个模型发给同事并让TA用于新数据的预测...这个时候我们便可以通过 sklearn 的 joblib 包来把我们训练好的模型下载成可执行的代码文件（拓展名为 .m）供后续使用 from sklearn.externals import joblib...# joblib 中的 dump 函数用于下载模型 joblib.dump(value=best_est, filename='mybest_dt_model.m') 仅仅两行就搞定，接着我们便能看到当前目录出现如下图标的文件...model = joblib.load(filename='mybest_dt_model.m') 小结&注意 本文展示了如何通过 joblib 的短短三行代码便将自己的心血下载成可执行文件供自己或别人后续使用...name 'joblib'，通常joblib导入不成功时主要是sklearn版本的问题，我们可以先卸载原有的sklearn，pip uninstall joblibscikit-leran sklearn
->其中logs为保存log文件的文件夹 2.3 程序调试遇到问题 TensorFlow二进制文件没有被编译，你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用 那为什么会出现这种警告呢...默认版本（来自pip install tensorflow的版本）旨在与尽可能多的CPU兼容。...' has no attribute 'merge_all_summaries' 原因：由于不同的TensorFlow版本之间某些函数的用法引起的错误，属性错误：模块“tensorflow”没有“...之后我通过_version_()函数打印了两个路径下，sklearn的依赖包的版本 #python37 sklearn: 0.21.3 numpy: 1.15.3 scipy: 1.3.0 joblib...__version__) print('joblib:',joblib.__version__) print('done!')
在此之前，先介绍Keras和Tensorflow这两个术语，帮助你在10分钟内构建强大的图像分类器。 Tensorflow Tensorflow是开发深度学习模型最常用的库。...向上面文件夹格式那样以类别将它们分开，并确保它们在一个名为tf_files的文件夹中。 你可以下载已经存在的有多种任务使用的数据集，如癌症检测，权力的游戏中的人物分类。这里有各种图像分类数据集。...对于rodom图像的置信度百分比如下所示 下面显示了几个测试图像的输出 包含所有类别的少量输出的拼贴画 正如我们所看到的，结果对于所述任务来说真的很好了。...因为，我们必须执行使用inception模型的迁移学习对花进行分类的相同任务，我已经看到Keras以标准格式加载模型，如API编写的那样。...您已经学会了如何使用Keras和tensorflow构建强大的分类器。但是，哪一个是最好的仍然是我们头脑中的问题！因此，让我们仅根据此分类任务进行比较研究。
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
+工程化接口实现 机器学习算法流程 关于机器学习的定义，Tom Michael Mitchell的这段话被广泛引用： 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善...我们需要思考这样的以下问题： 1.数据的大小、质量及性质， 2.可用计算时间， 3.任务的急迫性， 4.数据的使用用途。...#第六步机器学习:模型的保存 #机器学习库sklearn中，我们使用joblib方法实现： from sklearn.externals import joblib joblib.dump(svc, '...的TensorFlow等工业优而开源的又一个典范。...官网英文 官网中文 GitHub项目地址： https://github.com/tensorflow/tensorflow PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。
那么使用 TF 2.0 写模型到底是一种什么样的体验？在这篇文章中，我们将介绍如何用 TF 2.0 打造一个简单的图像分类模型，虽然任务很简单，但它们展示了 TensorFlow 将来的新特性。...好处多多的新版本 从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。...我们的任务是要建立可以分辨航拍图像中是否含有树状仙人掌的分类器。这是 Cactus Aerial Photos 数据集的修改版，Kaggle 将每张图的大小调整为 32*32 像素。 ?...在撰写本文时，只发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 内测版，最终版可能要在今年的晚些时候才会发布。显然，TensorFlow 团队正在开发更直观的 TensorFlow。...此外，尽管在机器学习实验中 TensorFlow 已经是热门选项了，但对初学者而言更平滑的学习曲线也是更具吸引力的选择。 请在评论中告诉我你对 TensorFlow 2.0 的看法。
【导读】TensorFlow重磅推出一个全新的图形工具TensorFlow Graphics，结合计算机图形学和计算机视觉技术，以无监督的方式解决复杂3D视觉任务。...训练一个能够解决这些复杂的3D视觉任务的机器学习系统通常需要大量的数据。由于给数据打标签是一个成本高昂而且复杂的过程，因此设计能够理解三维世界、而且无需太多监督的机器学习模型的机制非常重要。...可微图形层 接下来，我们将探讨TensorFlow Graphics的一些功能。.../6dof_alignment.ipynb 这项任务是许多应用程序的核心，比如专注于与环境交互的机器人。...准确地预测材料属性是许多视觉任务的基础。例如，可以让用户将虚拟家具放置在环境中，家具的照片可以与室内环境逼真地融合在一起，从而让用户对这些家具的外观形成准确的感知。
Github 项目地址：https://github.com/healthDataScience/deep-learning-HAR 传统图像分类中也是采用的手动特征工程，然而随着深度学习的出现，卷积神经网络已经可以较为完美地处理计算机视觉任务...使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程，网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的特征，从而完成计算机视觉任务。 在本文中，我们将讨论如何使用深度学习方法对时序数据进行分类。...作者使用 TensorFlow 和实现并训练模型，文中只展示了部分代码，更详细的代码请查看 Github。...我们使用在序列上移动的 1 维卷积核构建卷积层，图像一般使用的是 2 维卷积核。序列任务中的卷积核可以充当为训练中的滤波器。在许多 CNN 架构中，层级的深度越大，滤波器的数量就越多。...其实我们可以结合 LSTM 和 CNN 在这种长序列任务中表现得更好。总的来说，深度学习方法相对于传统方法有非常明显的优势。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序 而CUDNN是为了加速神经网络用的 二： 卸载TensorFlow 先介绍卸载， 如果你的tensorflow是用pip安装的，...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...注意：这个版本搭配不是唯一的，首先你要了解你电脑的显卡是什么类型，然后根据你的显卡类型选择cuda的版本，在根据cuda的版本选择cudnn的版本，最后再根据前面两种的搭配选择tensorflow的版本...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为
TensorFlow Probability为你提供解决这些问题的工具。此外，它还继承了TensorFlow的优势，例如自动微分，以及通过多种平台（CPU，GPU和TPU）扩展性能的能力。...什么是TensorFlow Probability？ 我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...TensorFlow Probability结构图。 第0层 TensorFlow的数值运算。...它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...模型对这些输入进行回归，假定潜在的随机变量，并返回课程评级的分布。在此输出上运行的TensorFlow会话将返回生成的评级。
———————————————————————————————————————————————————————————— Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践...——H2o包 R用户的福音︱TensorFlow：TensorFlow的R接口 mxnet：结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，...网友尝鲜：在Rstudio运用R实现Tensorflow的一般步骤 按照TensorFlow for R官网说明，运用R实现Tensorflow主要包含4步(如下)，其中关键步骤在于安装好Tensorflow...以及tensorflow R 包与python的连接。...从TensorFlow官网安装TensorFlow.
而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...2 使用joblib进行并行计算 作为一个被广泛使用的第三方Python库（譬如scikit-learn项框架中就大量使用joblib进行众多机器学习算法的并行加速），我们可以使用pip install...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...和delayed方法即可，使用起来非常简单方便，下面我们直接以一个小例子来演示： joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务，以多进程或多线程的方式进行调度，而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可...，好好利用joblib来加速你的日常工作。
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