模型

laravel admin实现分类树/模型树的示例代码

修改模型Category.php <?php namespace App\Admin\Models; use Encore\Admin\Traits\AdminBuilder; use Encore\Admin\Traits\ModelTree; use Illuminate\Database\Eloquent\Model; class Category extends Model... »

使用Keras实现简单线性回归模型操作

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值。 一、详细解读 我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤: 1.导入模块并生成数据 首先导入本例子需要的模块,numpy、Matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。Sequent... »

Python实现Keras搭建神经网络训练分类模型教程

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models imp... »

基于python实现模拟数据结构模型

模拟栈 Stack() 创建一个空的新栈。 它不需要参数,并返回一个空栈。 push(item)将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。 pop() 从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。 peek() 从栈返回顶部项,但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。 isEmpty() 测试栈是否为空。不需要参数,并返回布尔值。 size() 返回栈中的 ... »

JavaScript Window浏览器对象模型原理解析

浏览器对象模型 (BOM) 使 JavaScript 有能力与浏览器”对话”。 浏览器对象模型 (BOM) 浏览器对象模型(Browser Object Model (BOM))尚无正式标准。 由于现代浏览器已经(几乎)实现了 JavaScript 交互性方面的相同方法和属性,因此常被认为是 BOM 的方法和属性。 Window 对象 所有浏览器都支持 window 对象。... »

详解C语言-二级指针三种内存模型

二级指针相对于一级指针,显得更难,难在于指针和数组的混合,定义不同类型的二级指针,在使用的时候有着很大的区别 第一种内存模型char *arr[] 若有如下定义 char *arr[] = {"abc", "def", "ghi"}; 这种模型为二级指针的第一种内存模型,在理解的时候应该这样理解:定义了一个指针数组(char * []),数组的每个元素都是一个地址。 在使用的时候,若要使用中间量操... »

快速了解Boost.Asio 的多线程模型

Boost.Asio 有两种支持多线程的方式,第一种方式比较简单:在多线程的场景下,每个线程都持有一个io_service,并且每个线程都调用各自的io_service的run()方法。   另一种支持多线程的方式:全局只分配一个io_service,并且让这个io_service在多个线程之间共享,每个线程都调用全局的io_service的run()方法。 每个线程一个 I/O Service ... »

Keras实现将两个模型连接到一起

神经网络玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大改动。 先说意图 有两个模型:模型A和模型B。模型A的输出可以连接B的输入。将两个小模型连接成一个大模型,A-B,既可以同时训练又可以分离训练。 流行的算法里经常有这么关系的两个模型,对GAN来说,生成器和判别器就是这样子;对VAE来说,编码器和解码器就是这样子;对目标检测网络来说,backbone和整体也是可以拆分的。所以,应用范围还是挺广的。 实现方... »

浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式

我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件,这几种模型文件在格式上有什么区别吗? 其实它们并不是在格式上有区别,只是后缀不同而已(仅此而已),在用torch.save()函数保存模型文件时,各人有不同的喜好,有些人喜欢用.pt后缀,有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同。 在pytorch官方的文档/代码... »

浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

今天做了一个关于keras保存模型的实验,希望有助于大家了解keras保存模型的区别。 我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件,比如final_model.h5。同样是h5文件用save()和save_weight()保存效果是不一样的。 我们用宇宙最通用的数据集MNIST来做这个实验,首先设计一个两层全连接网络: inputs = Input(shape=(784, )) x = ... »

Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现

1 Pytorch以ONNX方式保存模型 def saveONNX(model, filepath): ''' 保存ONNX模型 :param model: 神经网络模型 :param filepath: 文件保存路径 ''' # 神经网络输入数据类型 dummy_input = torch.randn(self.config.BATCH_SIZE, 1, 28, 28, device='cuda... »

解决在keras中使用model.save()函数保存模型失败的问题

我使用的是anaconda安装的环境,其中有一个是h5py,自动安装的是2.7.0的版本,这个版本会导致保存模型时python奔溃。您可能感兴趣的文章:keras 权重保存和权重载入方式keras 如何保存最佳的训练模型使用Keras 实现查看model weights .h5 文件的内容使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式完美解决keras保存好的model不能成功加载问题 »

将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作

背景:目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。 h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorfl... »

django 模型中的计算字段实例

models.py class Person(models.Model): family_name= models.CharField(max_length=20, verbose_name='姓') given_name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名') def name(self): # 计算字段要显示在修改页面中只能定义在... »

tensorflow转换ckpt为savermodel模型的实现

ckpt转换成SavedModel convert_ckpt_to_savermodel.py import tensorflow as tf import sys trained_checkpoint_prefix = sys.argv[1] export_dir = sys.argv[2] graph = tf.Graph() config=tf.ConfigProto(allow_soft_... »

重写django的model下的objects模型管理器方式

django自定义管理器和model的继承 在我写代码时建立的很多数据库需要一些共同的字段,比如is_active, create_time这些字段,所以可以建立一个基类model 模型的继承 我们可以充分利用oop特性,建立一个基类model,以后所有的model都继承这个类, 就不用在每个类都额外添加字段 class BaseModel(models.Model): is_active = m... »

浅谈tensorflow模型保存为pb的各种姿势

一,直接保存pb 1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候,模型的变量会变成固定的,导致模型的大小会大大减小。 这里稍稍解释下pb:是MetaGraph的protocol buffer格式的文件,MetaG... »

Django models文件模型变更错误解决

表结构的修改1、表结构修改后,原来表中已存在的数据,就会出现结构混乱,makemigrations更新表的时候就会出错比如第一次建模型,漏了一个字段,后来补上了。生成表的时候,之前的数据新增加字段就会应用这个默认值删除0001_initial.py,再次makemigrations接着再往数据库推送,python3 manage.py migrate原来是自己在数据库手动添加过,不是通过djang... »

keras模型保存为tensorflow的二进制模型方式

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用, 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。 折腾一下午,终于找到一个合适的方法,废话不多说,直接上代码: # coding=utf-8 import sys from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp... »

Django中的模型类设计及展示示例详解

django中设计数据模型类是基于ORM的对象关系映射更方便的进行数据库中的数据操作。 对象关系映射 把面向对象中的类和数据库表–对应,通过操作类和对象,对数表实现数据操作,不需要写sql,由ORM框架生成 django实现了ORM框架,在项目中与数据库之间产生桥梁作用 django数据库定义模型的步骤如下: python manage.py makemigrations python... »

keras 如何保存最佳的训练模型

1、只保存最佳的训练模型 2、保存有所有有提升的模型 3、加载模型 4、参数说明 只保存最佳的训练模型 from keras.callbacks import ModelCheckpoint filepath='weights.best.hdf5' # 有一次提升, 则覆盖一次. checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', v... »

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项

写这个博客的关键Bug: Value passed to parameter ‘input’ has DataType uint8 not in list of allowed values: float16, bfloat16, float32, float64。本博客将围绕 加载图片 和 保存图片到本地 来详细解释和解决上述的Bug及其引出来的一系列Bug。 加载图片 ... »

Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?加载后的模型该如何使用呢? 本文将以Vgg19为例子,详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。 实验环境 GTX1050-ti, cuda9.0 Window10, Tensorflow 1.12 展示Vgg19... »

TensorFlow实现模型断点训练,checkpoint模型载入方式

深度学习中,模型训练一般都需要很长的时间,由于很多原因,导致模型中断训练,下面介绍继续断点训练的方法。 方法一:载入模型时,不必指定迭代次数,一般默认最新 # 保存模型 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) # 最多保留最新的模型 # 开启会话 with tf.Session() as sess: # saver.restore(sess, './log/' ... »

TensorFlow固化模型的实现操作

前言 TensorFlow目前在移动端是无法training的,只能跑已经训练好的模型,但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的,如何将参数、graph同时保存呢? 生成模型 主要有两种方法生成模型,一种是通过freeze_graph把tf.train.write_graph()生成的pb文件与tf.train.saver()生成的chkp文件固化之后重新生成一个pb文件,这一种现在不太建... »

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