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在Nebula3中加载自定义模型的思路

Nebula3中目前还是没有地形… 不过冒似国外的引擎除了CryEngine外对于地形都不重视….....嗯, 虽说地形也是一种特殊的模型, 但它的管理方式相对来说太过于特殊了, 不知道还能不能跟模型走一条管线. 先看看植被是怎么组织的: ?...那么, 反过就是InternalModelEntity的自定义构造流程: 1. 把顶点数据加载到内存, 利用MemoryVertexBufferLoader创建出VertexBuffer....创建ShapeNode, 利用MemoryMeshLoader加载1中的数据到实例中, 同时设置shader和相应参数(纹理也是shader 参数的一种, 渲染状态是包含在fx中的, 所以也属于shader...知道了这些, 写个自定义模型格式的ModelLoader就很容易了, 嘿嘿 不知道把Terrain Tile当成ModelEntity可不可行, 这样的话连摄像机裁剪都省了-_-.

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在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

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。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...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。...6左右，但是训练本身是稳定的(情节没有太多跳跃)。 最后，让我们看看混淆矩阵，看看类6发生了什么 ? 在混淆矩阵中，真实类在y轴上，预测类在x轴上。

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    【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】应用层自定义协议|序列化

    1 -> 应用层 应用层是OSI模型或TCP/IP模型中的最高层，它直接为用户的应用程序提供网络服务。...3 -> 序列化与反序列化 无论我们采用方案一，还是方案二，还是其他的方案，只要保证，一端发送时构造的数据，在另一端能够正确的进行解析，就是OK的。这种约定，就是应用层协议。...但是，为了让我们深刻理解协议，我们打算自定义实现一下协议的过程。 采用方案2，我们也要体现协议定制的细节。 引入序列化和反序列化。 要对socket进行字节流的读取处理。...结构化数据的序列和反序列化 // 2. 还要解决用户区分报文边界 --- 数据包粘报问题 // 讲法 // 1. 自定义协议 // 2....怎么保证读取完毕或者读取没有完毕的时候，读到的就是一个完整的请求呢？ 处理TCP缓冲区中的数据，一定要保证正确处理请求。

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    TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

    在本节中，我们将介绍参差不齐的张量以及如何使用它们，并且还将介绍 TF 2.0 中引入的新模块。 参差不齐的张量 当训练和服务于机器学习模型时，可变大小的数据很常见。...参差不齐的张量也可以定义为具有一个或多个参差不齐的大小的张量。 换句话说，具有可变长度切片的大小。...本章还包括参差不齐的张量，这对于存储具有可变长度和形状以及分层输入的数据很有用。 这意味着参差不齐的张量对于存储语言和序列数据很有用。...可以在相应层的构造器中定义特定于层的自定义。...如果本地没有这些文件，它还包括自动通过互联网下载这些文件的功能。 这使用户可以更轻松，更快捷地试验和评估不同的模型。 对于某些用例，此模块可以代替整个数据处理阶段！

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    TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

    另一方面，Keras 非常容易使用，这可以让研究人员和开发人员的实验迭代更快。 为了训练你自己的自定义神经网络，Keras 需要一个后端。...为了确保兼容性，原始的 keras 包没有被包含在 tensorflow 中，因此它们的开发都很有序。...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。...创建负责执行单个批更新的函数： ? 然后就可以训练模型了： ? GradientTape 魔法为我们在后台进行导数的计算，使处理自定义损失和层变得容易得多。...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

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    处理Keras中的`Unknown layer`错误

    处理Keras中的Unknown layer错误：模型保存和加载 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将探讨如何处理Keras中的Unknown layer错误。这个错误通常出现在模型保存和加载过程中，了解并解决它对保持模型的可用性非常重要。...这个错误表示Keras在模型结构中找不到某些层类型，可能是由于自定义层或扩展层未被正确注册。 2. 常见原因和解决方案 2.1 使用自定义层 原因：模型中包含自定义层，但在加载时未正确注册这些层。...高级解决方案 4.1 模型子类化 原因：Keras的序列化机制无法处理模型子类化。 解决方案：确保模型子类化时的保存和加载方法正确。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了Keras中的Unknown layer错误的成因，并提供了多种解决方案，包括注册自定义层、确保代码一致性、使用tf.keras API等。

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    标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

    TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...使用tf.keras API创建的模型可以序列化为TensorFlow SavedModel格式，可用TensorFlow Serving部署或用其他语言绑定（Java，Go，Rust，C＃等）提供服务...Functional API 当然，序列模型是一种简单的图层堆叠，不能表示任意模型。...Model Subclassing API 使用Model Subclassing API可以构建完全可自定义的模型，您可以在类方法的主体中以此样式强制定义自己的前向传递。...也就是说，如果您正在开发自定义架构，我们建议使用tf.keras来构建模型而不是Estimator。

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    最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

    现在我们可以简单地将其包装 train_dataset在Dataloader中，并且将获得批处理而不是单个示例。 ? 我们可以使用以下命令简单地迭代批处理： ?...因此，假设您要向处理文本输入的网络提供批次，并且网络可以采用任意序列大小的序列，只要批次中的大小保持不变即可。例如，我们可以拥有一个BiLSTM网络，该网络可以处理任何长度的序列。...我们可以通过将两个具有不同序列长度（10和25）的随机批次传递给模型来进行检查。 ?...现在，我们要为该模型提供紧密的批次，以便每个批次都基于批次中的最大序列长度具有相同的序列长度，以最大程度地减少填充。这具有使神经网络运行更快的附加好处。...发生这种情况是因为序列的长度不同，并且我们的数据加载器期望序列的长度相同。请记住，在前面的图像示例中，我们使用了变换将所有图像的大小调整为224，因此我们没有遇到这个错误。

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    用带注意力机制的模型分析评论者是否满意

    该数据集相当于图片处理领域的MNIST数据集，在NLP任务中经常被使用。 在tf.keras接口中，集成了IMDB数据集的下载及使用接口。该接口中的每条样本内容都是以向量形式存在的。...提示： 由于load_data函数返回的样本数据没有进行对齐操作，所以还需要将其进行对齐处理（按照指定长度去整理数据集，多了的去掉，少了的补0）后才可以使用。...三、代码实现：用tf.keras接口开发带有位置向量的词嵌入层 在tf.keras接口中实现自定义网络层，需要以下几个步骤。...（3）在类中实现build方法，用于定义该层所使用的权重。 （4）在类中实现call方法，用来相应调用事件。对输入的数据做自定义处理，同时还可以支持masking（根据实际的长度进行运算）。...没有偏置权重的全连接网络在对数据处理时，本质上与矩阵相乘运算是一样的。

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    基于 Tensorflow eager 的文本生成，注意力，图像注释的完整代码

    tf.keras是一个定义模型的高级API，就像积木建造的乐高一样。我使用模型子类化实现了这些示例，它允许通过子类化tf.keras.Model并定义自己的前向传递来制作完全可自定义的模型。...以下每个示例都是端到端的，并遵循类似的模式： 自动下载训练数据集。 预处理训练数据，并创建tf.data数据集以在输入管道中使用。 使用tf.keras模型子类API定义模型。...这篇文章中的例子，详细解释在笔记中。...您还可以将此实现用作完成自己的自定义模型的基础。 ?...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。

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    TensorFlow 2.0发布在即，高级API变化抢先看

    答：TensorFlow 包含 Keras API（在 tf.kerasmodule 中）的实现，具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括支持 Eager Execution，方便直观调试和快速迭代...你可以用 Numpy 处理的数据来训练模型，或者用 tf.data 来衡量规模和性能。 分布策略。在跨各种计算平台时进行分布式训练，包括分布在很多机器上的 GPU 和 TPU。 输出模型。...通过 tf.keras APIs 创建的模型可以在 TensorFlow SavedModel 格式下进行序列化，并且可以使用 TensorFlow Serving 或通过其他语言（Java、Go、Rust...在类方法（class method）的主体中，你必须以这种方式定义前向传播。 这样的模型更灵活，但是也更难调试。...也就是说，如果你正在开发自定义体系结构，那我们建议使用 tf.keras 来构建模型而不是Estimator。

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    Tensorflow AutoGraph 的作用和功能

    TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。...图优化包括操作融合、内存优化、多线程和分布式执行等策略，这些都有助于提高模型训练和推理的速度。这对于在 GPU 或 TPU 上运行的大型模型训练尤其重要。...在机器学习开发中的应用： 动态模型：AutoGraph 使得编写动态网络（即结构在运行时可能改变的网络）变得更加简单。例如，在处理可变长度输入或构建树形网络结构时非常有用。...自定义训练循环：虽然高级 API 如 tf.keras 提供了简单易用的训练接口，但在需要更精细控制训练过程时，开发者可能需要编写自定义训练循环。...AutoGraph 允许他们使用熟悉的 Python 控制流来实现这一点，并确保其运行得既快又高效。 数据预处理和增强：在准备或增强数据时，可能需要进行复杂的逻辑判断和操作。

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    Keras还是TensorFlow？深度学习框架选型实操分享

    虽然自一年多之前，TensorFlow 就宣称 Keras 将被并入 TensorFlow 的官方发布版本中，但令我诧异的是，仍有很多深度学习开发者没有意识到，他们可以通过 tf.keras 子模块来调用...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...需要注意的是，通常在这里我们会将模型序列化并导出我们的模型，以便可以在图像或视频处理脚本中使用它，但在这篇教程中我们不介绍这部分的内容。 如果你想要运行以上的脚本，请确认下载本文的源代码。...CRELU 激活函数在 Keras 中没有相应的实现，但是在 TensorFlow 中可以。...你可以在 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，使用一行代码来将 CRELU 函数添加到我们的 Keras 模型中。

    1.7K30

    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据

    本章中，我们会介绍Data API，TFRecord格式，以及如何创建自定义预处理层，和使用Keras的预处理层。...当然，这步不会复制数据集中的数据三次（如果调用这个方法时没有加参数，新数据集会一直重复源数据集，必须让迭代代码决定何时退出）。然后我们在新数据集上调用了batch()方法，这步又产生了一个新数据集。...如果你想创建自定义训练循环（就像12章那样），你可以在训练集上迭代： for X_batch, y_batch in train_set: [...] # perform one Gradient...，而长度可变的特征会作为稀疏张量解析。...TF Transform 预处理非常消耗算力，训练前做预处理相对于实时处理，可以极大的提高速度：数据在训练前，每个实例就处理一次，而不是在训练中每个实例在每个周期就处理一次。

    3.4K10

    入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

    谷歌大脑的开发团队曾表示，Eager Execution 的主要优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持...适用于几乎所有可用的 TensorFlow 运算 我会努力让每个人都能理解这份教程，因此我将尽量在无需 GPU 处理的前提下解决问题。...将文本数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把可变序列长度的文本数据存储到 TFRecords 中。当使用迭代器读取数据集时，数据可以在批处理中快速填充。 ? 05....如何批量读取 TFRecords 数据——下图将教你如何从 TFRecords 中批量读取可变序列长度数据或图像数据。 ? 卷积神经网络（CNN） 07....在完成以后，你将能使用网络摄像头试验自己构建的神经网络，这是一个很棒的尝试！ ? 循环神经网络（RNN） 08. 构建一个序列分类的动态 RNN——学习如何使用可变序列输入数据。

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    入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

    谷歌大脑的开发团队曾表示，Eager Execution 的主要优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持...适用于几乎所有可用的 TensorFlow 运算 我会努力让每个人都能理解这份教程，因此我将尽量在无需 GPU 处理的前提下解决问题。...将文本数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把可变序列长度的文本数据存储到 TFRecords 中。当使用迭代器读取数据集时，数据可以在批处理中快速填充。 ? 05....如何批量读取 TFRecords 数据——下图将教你如何从 TFRecords 中批量读取可变序列长度数据或图像数据。 ? 卷积神经网络（CNN） 07....在完成以后，你将能使用网络摄像头试验自己构建的神经网络，这是一个很棒的尝试！ ? 循环神经网络（RNN） 08. 构建一个序列分类的动态 RNN——学习如何使用可变序列输入数据。

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    Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

    本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。 随着自动驾驶汽车的兴起，迫切需要一种能够实时处理输入的模型。...这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...第一个是从学习下采样模块中提取的高级特征，这个学习下采样模块先进行point-wise卷积，再加入到第二个输入中。这里在point-wise卷积的最后没有进行激活。...这里需要注意的是，在原论文中，没有提到在point-wise卷积层之后添加上采样和Dropout层，但在本文的后面部分描述了这些层是在 point-wise卷积层之后添加的。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。

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    手把手教程：如何从零开始训练 TF 模型并在安卓系统上运行

    下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...创建一个进行数字分类的分类器 从自定义视图输入图像 图像预处理 用模型对图像进行分类 后处理 在用户界面中显示结果 Classifier 类是大多数 ML 魔术发生的地方。...确保在类中设置的维度与模型预期的维度匹配： 28x28x1 的图像 10 位数字的 10 个类：0、1、2、3…9 要对图像进行分类，请执行以下步骤： 预处理输入图像。...后处理输出结果以在 UI 中显示。我们得到的结果有 10 种可能，我们将选择在 UI 中显示概率最高的数字。 ?...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。

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    Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

    本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。 随着自动驾驶汽车的兴起，迫切需要一种能够实时处理输入的模型。...这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...第一个是从学习下采样模块中提取的高级特征，这个学习下采样模块先进行point-wise卷积，再加入到第二个输入中。这里在point-wise卷积的最后没有进行激活。...这里需要注意的是，在原论文中，没有提到在point-wise卷积层之后添加上采样和Dropout层，但在本文的后面部分描述了这些层是在 point-wise卷积层之后添加的。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。

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