昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share —————————————————————————————————————————— 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过…

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC…

本文为本人caffe分类网络训练.结果可视化.部署及量化具体过程的心得笔记.caffe目前官方已经停止支持了,但是caffe是目前工业落地最常用的深度学习框架,用的人挺多.其实主要怕自己忘了,弄个备份,弄caffe很久了,怕不用东西都忘了,但是本文主要是讲述caffe下的分类网络.caffe默认已经配置好了,而且尽可能是linux系统,本文基于ubuntu18系统.如果有错误,希望积极指正. 1 训练 1.1 数据准备 首先在caffe/data路径建立example_data文件夹,在exam…

线性回归模型适用于输出为连续值的情景,例如输出为房价.在其他情景中,模型输出还可以是一个离散值,例如图片类别.对于这样的分类问题,我们可以使用分类模型,例如softmax回归. 为了便于讨论,让我们假设输入图片的尺寸为2×2,并设图片的四个特征值,即像素值分别为\(x_1,x_2,x_3,x_4\).假设训练数据集中图片的真实标签为狗.猫或鸡,这些标签分别对应离散值\(y_1,y_2,y_3\). 单样本分类的矢量计算表达式 针对上面的问题,假设分类模型的权重和偏差参数分别为: \[W=\beg…

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt…

线性模型 逻辑回归--逻辑损失(logistic loss) 线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)--合页损失(hinge loss) 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 决策树 0 准备数据 kaggle2.blob.core.windows.net/competitions-data/kaggle/3526/train.tsv sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv 0 运行环境 cd /Users/erichan/G…

sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. sklearn中自带了非常多种特征选择的算法. 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型. 以下展示chi2的使用例.chi2,採用卡方校验的方法进行特征选择.比較适合0/1型特征和稀疏矩阵. from sklearn.externals.joblib import Memory from skl…

前言 在上一次的测试中,我们按照官方给的流程,使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统,那么今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署. 整个训练过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准备 我们使用CIFAR10数据集.CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类…