1.  模型参数的保存: import tensorflow as tfw=tf.Variable(0.0,name='graph_w')ww=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.5),name='graph_ww')# double=tf.multiply(2.0,w)saver=tf.train.Saver({'weights_w':w,'weights_ww':ww}) # 此处模型文件关键字可以自己命名,如weights_w

oracle初始化参数文件管理 oracle实例是指运行状态下的oracle软件,是由内存结构跟一些进程结构组成的,主要实现数据库的访问跟控制功能,是oracle的核心. 初始化参数文件是oracle实例运行所需要的参数配置文件,oracle实例启动是必须先从参数文件中读取数据. 初始化参数文件分为pfile跟spfile.1. pfile也叫文本初始化参数文件.oracle9i以前版本只有这种参数文件,内容是纯文本的可以直接进行编辑.oracle在安装每一个库是都会建立一个pfile文件,默认

传统上,Oracle数据库的初始化参数存储在文本初始化参数文件中.为了更好的可管理性,您可以选择在二进制服务器参数文件中维护初始化参数,该文件在数据库启动和关闭期间保持不变.本节介绍服务器参数文件,并介绍如何使用任何一种存储参数的方法来管理初始化参数. 什么是服务器参数文件? 迁移到服务器参数文件 创建服务器参数文件 SPFILE初始化参数 更改初始化参数值 清除初始化参数值 导出服务器参数文件 备份服务器参数文件 恢复丢失或损坏的服务器参数文件 查看参数设置 什么是服务器参数文件? 服务器参数

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

查看tensorflow pb模型文件的节点信息: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./quantized_model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) print graph_def 效果: # ... node { name: "FullyConnected/BiasAdd&qu

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

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').

MySQL参数文件: MySQL数据库初始化参数由参数文件来设置,如果没有设置参数文件,mysql就按照系统中参数的默认值来启动. 在windows和linux上,参数文件可以被放在多个位置,数据库启动时按照不同的顺序来搜索,如果多个位置都有参数文件,则搜索顺序靠后的参数文件中的参数将覆盖前的参数. Windows上参数文件读取顺序 Linux上参数文件读取顺序 修改mysql参数的方法:

初始化参数文件有两种,文本初始化参数文件 pfile 和二进制初始化参数文件 spfile.   动态参数文件spfile 这是Oracle推荐的初始化参数文件类型.这是一个可以写入和读取的二进制文件,不能手动进行编辑.此文件在Oracle服务器上,不受数据库关闭和启动的影响. 此文件的默认名称为spfile<SID>.ora,启动时会自动搜索此文件,例如sid为 orcl,则参数文件名为 spfileorcl.ora. 文件默认位置 $ORACLE_HOME/dbs   静态参数文件pfil

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

C#项目是指一系列独特的.复杂的并相互关联的活动,这些活动有着一个明确的目标或目的,必须在特定的时间.预算.资源限定内,依据规范完成.项目参数包括项目范围.质量.成本.时间.资源. 1. 向C#项目实例中的项目添加app.config文件:右击C#项目实例中项目名称,选择“添加”→“添加新建项”,在出现的“添加新项”对话框中,选择“添加应用程序配置文件”:如果项目以前没有配置文件,则默认的文件名称为“app.config”,单击“确定”.出现在设计器视图中的app.config文件为: <?xm

在CSDN论坛看到这么一个问题:如何为第三方工具加上使用限制次数?问题的答案很简单,重新做一个应用程序,将第三方程序打包进这个应用程序,启动应用程序时可以检查第三方工具的使用次数,检查通过,可运行第三方工具.至于如果检查使用次数,答案也是五花八门,写注册表.写配置文件.读取硬盘.网卡信息等,都是常规做法.我也思考了下,还可以这样: 也是重写应用程序,但将使用次数写入到应用程序文件里面,每使用一次,就更新一下应用程序文件里的计数. 这种方案想来有几个问题:1.如果运行应用程序前做了备份,则每当使用

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方

小结: 1. 当文件句柄数目超过 10 之后,epoll 性能将优于 select 和 poll:当文件句柄数目达到 10K 的时候,epoll 已经超过 select 和 poll 两个数量级. 2. 连接数 limits.conf文件修改 sysctl.conf文件修改 3. 协程将事件回调进行包装 它们在实现上都是试图用一组少量的线程来实现多个任务,一旦某个任务阻塞,则可能用同一线程继续运行其他任务,避免大量上下文的切换.每个协程所独占的系统资源往往只有栈部分.而且,各个协程之间的切换,往

Linux 操作系统修改内核参数有3种方式: 修改 /etc/sysctl.conf 文件,加入配置选项,格式为 key = value ,修改保存后调用 sysctl -p 加载新配置使用 sysctl 命令临时修改,如: sysctl -w net.ipv4.tcp_mem="379008 505344 758016"直接修改 /proc/sys/ 目录中的文件,如: echo "379008 505344 758016" > /proc/sys/net/

oracle随系统启动而启动 cs65-64桌面版orcle-11.2.0.4 启动监听器,后台进程,OEM. 注意: 如果只做一和三,只能启动后台进程,监听器不启动,如果只做二和三,只能启动监听器,不能启动后台进程.三步都做,才能正常启动. 一.vi /etc/oratab将默认的N改为Y,这一步的Y/N控制数据库的启动,也就是那些后台进程的启动与否fzf:/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1:Y 二.vi $ORACLE_HOME/bin/dbsta

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving