模型保存与恢复、自定义命令行参数、 在我们训练或者测试过程中，总会遇到需要保存训练完成的模型，然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用。模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现，它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint。它还提供了运行这些操作的便利方法 ...
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2019-01-16 11:50:41
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查询操作是Django的ORM框架中最重要的内容之一。我们建立模型、保存数据为的就是在需要的时候可以查询得到数据。Django自动为所有的模型提供了一套完善、方便、高效的API，一些重要的，我们要背下来，一些不常用的，要有印象，使用的时候可以快速查找参考手册。 本节的内容基于如下的一个博客应用模型： ...
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2018-12-30 20:32:40
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一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib，将模型保存至硬盘。 from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load( ...
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2018-12-12 10:34:15
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查询操作是Django的ORM框架中最重要的内容之一。我们建立模型、保存数据为的就是在需要的时候可以查询得到数据。Django自动为所有的模型提供了一套完善、方便、高效的API，一些重要的，我们要背下来，一些不常用的，要有印象，使用的时候可以快速查找参考手册。 本节的内容基于如下的一个博客应用模型： ...
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2018-09-30 12:49:01
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1、创建工作目录。 2、新建一个零件三维模型文件。 3、创建零件中的各个特征 (1)、创建第一个特征(基础特征) ①选择命令 ②创建截面草图 定义草图平面 定义截面草图 完成草图 ③定义深度等属性 定义方向 定义深度值 预览 (2)添加其他特征 4、保存零件模型。 ...
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2018-09-06 02:40:22
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HDFS的特点： 1.为超大文件而设计的，提供超大的数据贷款并能够在集群中扩展到成百上千个节点，实例能够支持千万数量级别的文件。 2.适用于流式的数据访问，HDFS适用于批处理，重点是保证高吞吐量而不是低延迟的用户响应。 3.完善的冗余备份机制。 4.支持简单的一致性模型：HDFS需要支持一次写入多 ...
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2018-08-12 21:42:34
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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： ...
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2018-07-04 18:54:15
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前面的两篇博文 第一篇:简单的模型保存和加载,会包含所有的信息:神经网络的op,node,args等; 第二篇:选择性的进行模型参数的保存与加载。 本篇介绍，只保存和加载神经网络的计算图,即前向传播的过程。 ...
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2018-06-28 00:00:33
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怎样让通过训练的神经网络模型得以复用? 本文先介绍简单的模型保存与加载的方法，后续文章再慢慢深入解读. 模型的加载方法： 上面的过程中还是定义了 图的结构，有点重复了，那么可不可以直接从已保存的ckpt中加载图呢? 上面的程序，默认保存和加载了计算图中的全部变量,但有时可能只需要保存或加载部分变量。 ...
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2018-06-26 00:46:12
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模型保存 BP：model.save(save_dir) SVM： 模型调用： BP： SVM： ...
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2018-06-16 23:01:46
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