本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…

驱动开发学习笔记. 0.07 Uboot链接地址 加载地址 和 链接脚本地址 最近重新看了乾龙_Heron的<ARM 上电启动及 Uboot 代码分析>(下简称<代码分析>) 文档里写道: Uboot.lds文件中起始地址是0x00,但是config.mk中的TEXT_BASE是0x57e00000,但是生成的uboot反汇编文件中,为什么start.s的第一条指令地址也是0x57e00000?不应该是0x00么?因为start.s的加载地址和运行地址都是0x00啊!? 答:Ubo…

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…

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)…

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b…

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in…

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" def linearregression(): with tf.variable_scope("original_data"): X = tf.random_normal([100,1],mean=0.0,stddev=1.0) y_true = tf.matmul…

请注明转载地址:http://www.cnblogs.com/arhat 在上一章中,我们使用了Linq对Entity Framework进行了一个查询,但是通过学习我们却发现了懒加载给我来的性能上的开销是很到的,尤其是在循环中,如果数据量不是很多的情况下还可以接受,如果数据量一旦大气来,那么这个效率则是影响非常大的.那该怎么办呢?其实在Entity Framwork中,除了提供了懒加载技术还提供了一个“贪婪加载”.那么什么是贪婪加载呢?从名字上看,就是非常的粗鲁的,一次性的吧相关的数据全部查询…