本文的知识点:使用excel求解GARCH模型的系数,以GARCH模型为例,主要采用的是极大似然估计法MLE. 同时给出了R语言的输出结果作为对照验证.     参考了:http://investexcel.net 原始文档 PPT: excel: null

前言 模型转换思路通常为: Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM Pytorch -> 转换工具 -> caffe Pytorch -> torchscript(C++版本Torch) 我的模型是使用Pytorch1.0训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. (以下是用方法3生成的网络结构图, 其中部分层名字和工具对应不上). 因此本文使用第4中方法,详细步骤分两步, 具体如下(目

当我们在list列表页调用内容模型的附件时,会调用出来一个表,数据被包含在表格里面 下面修改这个表格 找到  templets>system>channel_addon.htm文件 <table width='300'> <tr> <td height='30' width='20'><a href='~link~' target='_blank'><img src='~~cfg_phpurl~~/img/addon.gif' border

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) is not an element of this graph. 后端我使用的是django框架,上传一张图片传入基于tensorflow的keras模型进行预测,重复预测时,报告上述错误.原因大概是第二次预测时,model底层tensorflow的sessio

TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def train_model(): # prepare the data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print (x_data) y_data

现成的这些轮子,无需调用网页,直接本地离线即可生成). 当然在AI时代,少不了各种AI接口的使用场景,普通开发者只需聚焦在自己的业务场景上,这些AI底层技术,只需类似水煤电一般去BAT这些大厂那里去消费即可,作一个AI接口的消费者,将AI的能力接入到自己的应用中,这也是一个不错的创新之举. 当然Excel催化剂专注于数据分析领域,当然少不了AI的能力,将文本世界中的非结构化数据进行结构化分析,是数据分析的一个很大的应用场景. 具体实现功能 在注流的程序语言中,其实各大厂商会给予封装好现在的SDK

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型 这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练 一.保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec

一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC), 表格中百分数省略%

效果:在excel里创建一个按钮,开发一些VB script,可以连接指定的ABAP系统并执行系统里的ABAP function module. 在这里例子里执行ABAP系统的函数TH_USER_LIST, 把当前系统登录的用户取回来显示在excel里. 该按钮的点击响应函数实现代码: Sub CommandButton1_Click() Set R3 = CreateObject("SAP.Functions") Set myConnction = R3.Connection myC

知识点 旅行商问题的线性规划模型旅行商问题的+Leapms模型及CPLEX求解C++调用+Leapms 旅行商问题 旅行商问题是一个重要的NP-难问题.一个旅行商人目前在城市1,他必须对其余n-1个城市访问且仅访问一次而后回到城市1,请规 划其最短的循环路线. 旅行商问题的建模 设城市i,j之间的距离为D[i][j],又设0-1变量x[i][j]表示从城市i到城市j的道路是否在循环路线上.于是旅行商问题的目标可以被写成: min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j}(D[

最近项目有个任务,要在windows环境下用VS+OpenCV实现caffe模型的调用,于是在网上找了几个相关的博客跑了几个demo练练手.这些博客写得都很详细,但是有些细节由于版本更新的问题,配置的过程中有些变化,所以自己再发篇博客记录下.目前OpenCV似乎只支持对caffe模型的调用,如果手上有的是pytorch或者tensorflow训练好的模型的话,可以用其他软件转成caffemodel以及protxt文件. 之前尝试过用OpenCV3.2.0,所做的工作如下: 前期的准备工作可以参考

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

dedecms关于自定义模型(独立模型)的首页.列表页.内容怎么调用?在后台自定义模型(独立模型)的建立及自定义字段的添加比较简单,需要注意两点: (1)如果某个字段需要在前台列表页显示,则在前台参数中勾选“使字段可以在列表的底层模板中获得(自定义字段默认仅能在文档模板显示,启用此选项将使列表查询变慢,如无必要请不要选择) ”: (2)独立模型的id一定要设置为负数,否则在列表页无法调出数据,算是dedecms的一个bug.我本是计划修改下list标签,后来意外发现,只要将独立模型的id设置为负

在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测. 调用单个预训练好的模型请点击此处 弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章.我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,分别进行预测即可. import tensorflow as tf import numpy as np # 建立两个 graph g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() # 为每

控制器名与被调用的模型名发生了冲突: 有两种解决方案: (1)将被调用的模型类名进行修改 例如: (2)对被调用的模型进行起一个别名 以上 加油ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)