python的易上手和pytorch的动态图特性,使得pytorch在学术研究中越来越受欢迎,但在生产环境,碍于python的GIL等特性,可能达不到高并发.低延迟的要求,存在需要用c++接口的情况.除了将模型导出为ONNX外,pytorch1.0给出了新的解决方案:pytorch 训练模型 - 通过torch script中间脚本保存模型 -- C++加载模型.最近工作需要尝试做了转换,总结一下步骤和遇到的坑. 用torch script把torch模型转成c++接口可读的模型有两种方式:tr…

1,mysql数据库导出模型到powerdesigner 2,CRL+Shift+X 3,复制以下内容,执行 '******************************************************************************'* File:     comment2name.vbs'* Purpose:  在PowerDesigner的PDM图形窗口中显示数据列的中文注释'* Title:    将字段的comment赋值到字段的name中'* Cat…

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…

官网下载Anaconda安装包,按步骤安装即可安装完后,打开DOS,或Anaconda自带的Anaconda Prompt终端查看Anaconda已安装的安装包C:\Users\jiangshan>conda list安装 matplotlibC:\Users\jiangshan>conda install matplotlib设置镜像# 添加Anaconda的清华镜像C:\Users\jiangshan>conda config --add channels https://mirro…

revit软件可以导出模型数据到sqlserver数据库,有时候,为了对模型做数据分析,需要导出模型的数据,下面总结一下导出过程: 首先在sqlserver中建立一个数据库,如:revit_wujinqian 第一步:revit点击  导出—ODBC数据库 第二步:机器数据源—新建 第三步:用户数据源(选择系统数据源也可)——下一步 第四步:SQL Server Native Client 11.0(10.0也可,我这里是revit2017,所以选择了11.0) —下一步 第五步:完成 第六步:…

pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比 import torch import torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练. import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt LR = 0.01 # 学习率 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12…

pytorch1.0批训练神经网络 import torch import torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练. torch.manual_seed(1) # reproducible # 批训练的数据个数 BATCH_SIZE = 5 BATCH_SIZE = 8 x = torch.linspace(1, 10, 10) # this is x data (…

pytorch1.0网络保存.提取.加载 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y d…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 # 建立神经网络 # 先定义所有的层属性(__init__()), 然后再一层层搭建(forward(x))层于层的关系链接 class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, se…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…