假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一.Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net 就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device 表示参数输出结果的设备,默认情况下 outp

楼层一层一层的加,把模型分开,弄成prefab放到Resourse文件夹里,在代码里用Instantiate(Resources.Load("模型名字") as GameObject); 不同的按钮用Resources.Load加载不同的物体.加载其中一个prefab的时候如何把之前加载的Prefab销毁呢?因为prefab后面会加(clone),所以可以用destroy(XXX(clone)): 文章转载:http://www.j2megame.com/html/xwzx/ty/26

问题 在定义模型的时候,自定义了一个函数 模型保存之后,load 模型的时候报错: 解决 load 模型的时候需要指定custom object 参考: https://faroit.github.io/keras-docs/2.1.5/getting-started/faq/#handling-custom-layers-or-other-custom-objects-in-saved-models

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens

Alink漫谈(四) : 模型的来龙去脉 目录 Alink漫谈(四) : 模型的来龙去脉 0x00 摘要 0x01 模型 1.1 模型包含内容 1.2 Alink的模型文件 0x02 流程图 0x03 生成模型 3.1 生成模型 3.2 转换DataSet 3.3 存储为Table 0x04 存储模型 4.1 存储代码 0x05 读取模型 0x06 预测 6.1 生成runtime rapper 6.2 加载模型 6.3 预测 0x07 流式预测 0x08 总结 0x00 摘要 Alink 是阿

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_

使用Profiler工具分析内存占用情况 System.ExecutableAndDlls:系统可执行程序和DLL,是只读的内存,用来执行所有的脚本和DLL引用.不同平台和不同硬件得到的值会不一样,可以通过修改Player Setting的Stripping Level来调节大小. Ricky:我试着修改了一下Stripping Level似乎没什么改变,感觉虽占用内存大但不会影响游戏运行.我们暂时忽略它吧(- -)! GfxClientDevice:GFX(图形加速\图形加速器\显卡 (Gra

开始之前先分享几款性能优化的插件: 1.SimpleLOD : 除了同样拥有Mesh Baker所具有的Mesh合并.Atlas烘焙等功能,它还能提供Mesh的简化,并对动态蒙皮网格进行了很好的支持. 该插件可在Run-time和Editor中都可以使用,同时开放了源码,大家可以根据项目的实际情况而作修改. http://download.csdn.net/download/jasonczy/10178526 一. 转载自 http://blog.csdn.net/game_jqd/articl

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早

using System; using System.Collections; using System.ComponentModel; using System.Drawing; using System.Data; using System.Windows.Forms; using System.Drawing.Imaging; namespace ZBobb { /// <summary> /// AlphaBlendTextBox: A .Net textbox that can be

摘要:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像

转: http://user.qzone.qq.com/289422269/blog/1453815561?ptlang=2052 Unity 几种优化建议 最简单的优化建议: 1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取决于你的目标GPU与CPU.2.如果你用U3D自带的SHADER,在表现不差的情况下选择Mobile或Unlit目录下的.它们更高效.3.尽可能共用材质.4.将不需要移动的物体设为Static,让引擎可以进行其批处理.5.尽可能不用灯

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101dmh0.html 转载请留下本文原始链接,谢谢.本文会不定期更新维护,最近更新于2013.11.09   主要内容也可以参考: http://docs.unity3d.com/Documentation/Manual/OptimizingGraphicsPerformance.html   最简单的优化建议:   1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取

  检测方式: 一,unity3d 渲染统计窗口 Game视窗的Stats去查看渲染统计的信息: 1.FPS fps其实就是 frames per second,也就是每一秒游戏执行的帧数,这个数值越小,说明游戏越卡. 2.Draw calls batching之后渲染mesh的数量,和当前渲染到的网格的材质球数量有关. 3.Saved by batching 渲染的批处理数量,这是引擎将多个对象的绘制进行合并从而减少GPU的开销: 很多GUI插件的一个好处就是合并多个对象的渲染,从而降低Dra

背景 在公司内部,我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务,研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口,我负责提供一个对外服务的HTTP接口. 说起人工智能和机器学习,python是最擅长的,其以开发速度快,第三方库多而广受欢迎,以至于现在大多数机器学习算法都是用python编写.但是对于服务化来说,python有致命的问题:很难利用机器多核.由于一个python进程中全局只有一个解释器,故多线程是假的,多个线程只能使用一个核,要想充分利用多核就必须使用多进程.此外由于机器学习是CPU密集型,

一.简介 此文是对利用jieba,word2vec,LR进行搜狐新闻文本分类的准确性的提升,数据集和分词过程一样,这里就不在叙述,读者可参考前面的处理过程 经过jieba分词,产生24000条分词结果(sohu_train.txt有24000行数据,每行对应一个分词结果) with open('cutWords_list.txt') as file: cutWords_list = [ k.split() for k in file ] 1)TfidfVectorizer模型 调用sklearn

插入数据删除数据修改数据查询单条数据查询多条数据 HelloWorldApp.java package cn.itcast.h3.helloworld; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.SessionFactory; import org.hibernate.Transaction; import org.hibernate.cfg.Configuration; import cn.itcast.h3.helloworld.v

文章介绍使用rasa nlu和 rasa core 实现一个电信领域对话系统demo,实现简单的业务查询办理功能,更完善的实现需要进一步数据的收集.demo基于玩具数据集,可以达到下面的效果: Bot loaded. Type a message and press enter : YOU:你是谁 BOT:您好!,我是机器人小热,很高兴为您服务. YOU:我想看一下消费情况 BOT:您想查询哪个月的消费? YOU:十月份的 BOT:好,请稍等 BOT:您好,您十月份共消费二十八元. YOU:好谢

1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取决于你的目标GPU与CPU. 2.如果你用U3D自带的SHADER,在表现不差的情况下选择Mobile或Unlit目录下的.它们更高效. 3.尽可能共用材质. 4.将不需要移动的物体设为Static,让引擎可以进行其批处理. 5.尽可能不用灯光. 6.动态灯光更加不要了. 7.尝试用压缩贴图格式,或用16位代替32位. 8.如果不需要别用雾效(fog) 9.尝试用OcclusionCulling,在房间过道多