在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

原创博文,转载请注明出处! sklearn中保存和加载模型的方法 1.载入模块 from sklearn.externals joblib. model = joblib. # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/wanglei5205 "&q…

import numpy as npnp.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.models import load_model # create some dataX = np.linspace(-1, 1, 200)np.random.shuffle(X) # randomize the dataY…

用一个非常简单的例子学习导出和加载模型: 导出 写一个y=a*x+b的运算,然后保存graph: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants with tf.Session() as sess: a = tf.Variable(5.0, name='a') x = tf.Variable(6.0, name='x') b = tf…

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学…

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').…

技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型…

有手册,然后代码不知道看一下:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 首先是下载数据集,下载太慢了就从网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ提取码:8rr5 找到那个,cifar-10-python.tar.gz,修改名字为:cifar-10-batches-py.tar.gz,然后解压,注意解压方式到当前文件夹. 然后查看数据:in[3-5],显示图像和标签 和进行MNIS…

本文主要是使用keras对其有的波士顿房价数据集做一个回归预测,其代码架构与之前一样(都只是使用多层感知机):数据的预处理.搭建网络框架.编译.循环训练以及测试训练的网络模型.其中除了数据预处理与之前归回模型略有不同,其他基本类似.但是在本文的回归预测代码中会提到一个数据集比较少时常用到的训练方法--交叉验证. 回归预测房价,也就是说选定影响房价的因素,将其量化,然后使用该数据和对应的房价价格训练神经网络,最后使用因素的量化值来预测房价的走势. Keras中的波士顿房价数据集,其中一共只有506…

前台 mui.init(); (function($) { //阻尼系数 var deceleration = mui.os.ios?0.003:0.0009; $('.mui-scroll-wrapper').scroll({ bounce: false, indicators: true, //是否显示滚动条 deceleration:deceleration }); $.ready(function() { //循环初始化所有下拉刷新,上拉加载. $.each(document.query…

Savertensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的.如何使用呢? 这里介绍了一些基本的用法. 官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1')v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables as a dict:saver = tf.train.Saver({'v1': v1, 'v2': v2}) # Or pass them as a list.saver = t…

模型读取和存储 总结下来,就是几个函数 torch.load()/torch.save() 通过python的pickle完成序列化与反序列化.完成内存<-->磁盘转换. Module.state_dict()/Module.load_state_dict() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor.save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

前言 在上篇文章中,介绍了基本图形的绘制.这篇博客中将介绍模型的加载.绘制以及鼠标交互的实现. 模型加载 模型存储 要实现模型的读取.绘制,我们首先需要知道模型是如何存储在文件中的. 通常模型是由网格组成的,且一般为三角网格.原因为: 其它多边形网格可以容易地剖分为三角形 三点共面:保证平面性 可以容易地定义内外方向,进行插值等操作 可采用地数据结构包括: 面列表 存储面中顶点的三元组(v1, v2, v3) 优点:方便而紧凑,可表达非流行网格 缺点:不能有效地支持点.面之间的邻接关系查询 邻接…

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用keras,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 tensorflow 2.6.0 keras 2.6.0 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 tf2onnx 1.9.3 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),第二列到最后一…

1.   序 最近在折腾各种.so,碰到了一些问题,一开始对于很多错误也没有头绪,茫然不知所措.索性化了一天多时间将<<程序员的自我修养—链接.装载与库>>中部分内容略读了一遍,主要是关于编译,链接和加载这块的.于是顺便做个笔记,方便以后回顾.基本上知道了这些,对于编译,链接和加载过程中产生的各种问题,应该就能从根本上理解并解决了.其实以前上学时也看过那本经典的<<Linker and loader>>,当时还写了篇<<链接器和加载器原理>…

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph…

s=mnist.train.next_batch(batch_size)print(xs.shape)print(ys.shape) # #从集合中取全部变量# tf.get_collection()# #列表内对应元素相加# tf.add_n([])# #转换类型# tf.cast(x,dtype=)# #返回最大值所在的序列好# tf.argmax(x,axis)# #添加路径# import os# os.path.join("home","name")# #…

使用joblib模块保存于加载模型 在机器学习的过程中,我们会进行模型的训练,最常用的就是sklearn中的库,而对于训练好的模型,我们当然是要进行保存的,不然下次需要进行预测的时候就需要重新再进行训练.如果数据量小的话,那再重新进行训练是没有问题的,但是如果数据量大的话,再重新进行训练可能会花费很多开销,这个时候,保存好已经训练的模型就显得特别重要了.我们可以使用sklearn中的joblib模块进行保存与加载. from sklearn.externals import joblib # 保…

目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的,难免较为晦涩,如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型的训练,在将训练好的权重转为Darknet可以识别的权重部署到实际应用中.这样就可以将算法的训练和实际部署分开! 1.将Darknet框架下的.cfg与.weights 转为Tensorflow框架下的.cpkt模型 先clone这个项目,用于darknet模型转tensorflow https://github.com/Linzmin1927/DW2TFcd 到DW2TF目…

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),…

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用mxnet,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 mxnet 1.9.0 mxnet-cu112 1.9.0 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),第二列到最后一列是图片数据向量 (28x…

tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.…

TensorFlow模型保存和加载方法 模型保存 import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name="w1-name") w2 = tf.Variable(tf.constant(3.0, shape=[1]), name="w2-name") a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="a-name")…

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti…

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,…

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =…

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =…