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模型保存，加载和使用

[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。 0x01 TensorFlow模型 1.1 模型文件 TensorFlow模型会保存在checkpoint相关文件中。...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？...Op节点从图中剥离掉； 使用tf.train.writegraph保存图，这个图会提供给freeze_graph使用； 再使用freeze_graph重新保存到指定的文件里； 0x02 DIN代码 因为

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    .Net之使用Jquery Ajax通过FormData对象异步提交图片文件到服务端保存并返回保存的图片路径

    这篇文章中，我将要描述的是在我们.Net中如何使用Jquery Ajax通过FormData对象异步提交图片文件到后台保存，并返回保存的图片路径展示出图片，实现一个无刷新的异步图片上传的过程，当然这里我讲解的是单张图片的保存过程...FormData对象概述： 　　FormData对象是H5中的一个新特性，用以将数据编译成键值对，以便用XMLHttpRequest来发送数据。...比起普通的ajax,使用FormData的最大优点就是我们可以异步上传一个二进制文件。...关于FormData对象的使用参考文章：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/FormData/Using_FormData_Objects...Jquery Ajax通过FormData对象异步提交图片文件： HTML中选中图片的按钮： 头像 <div class="tuxiang-up" id="headPortrait

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    Persisting models with joblib使用joblib保存模型

    在这部分，我们将要展示给你如何保存你的模型以备未来使用。例如，你可能想要使用模型来预测输出并且自动做出决策。...Fit the model that we will persist.拟合一个我们要保存的模型 2....following code can be used:为了使用joblib来保存模型，将使用以下代码： from sklearn import datasets, tree X, y = datasets.make_classification...之前的代码将被保存为对象的状态，它能被重用为一个scikit-learn对象。值得注意的是不同类型的模型会有不同复杂级别的模型状态。...为了简单的原则，想象一下我们所有需要保存的就是给定输入预测输出的方法。好了，因为回归模型会比较简单，少量的矩阵代数，并且我们已经做过。

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    如何在条码打印软件中使用打印时保存

    有些客户在条码打印软件中批量制作完成标签之后，想要把标签内容以txt文本的形式保存出来，可以把标签上的每个内容分别保存到一个TXT文本，也可以把标签上的多个内容保存到一个TXT文本中，条码打印软件中打印时保存就可以实现这个效果...，具体操作如下： 1.在条码打印软件，使用序列生成生成两个可变的数据之后，可以选中某一个数据双击，在图形属性-数据源中，勾选打印时保存，点击浏览，设置一下保存路径，分别把标签上的每一个内容...打印时保存2.jpg 3.在桌面上打开我们刚才勾选打印时保存，保存的TXT文本，看下每个标签分别保存到TXT文本的效果。...打印时保存3.jpg 还有一种效果是把标签上的多个内容保存到同一个TXt文本中，分别选中标签上的两个内容，勾选打印时保存，路径都设置为C。...效果如下图： 1561947667(1).jpg 以上就是有关在条码打印软件中使用打印时保存的功能，可以根据自己的需求选择不同的TXT文本效果，如何在条码打印软件中设置可变的数据，可以参考在中琅可变数据打印软件上如何设置流水号

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    Tensorflow中保存模型时生成的各种文件区别和作用

    假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...plugins这个文件夹，这个是使用capture tpuprofile工具生成的，该工具可以跟踪TPU的计算过程，并对你的模型性能进行分析，这里就不想详细介绍了。...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...不过没关系，下次重新训练时，会自动从上次的断点继续训练而不用重新训练了。后面两项则表示已经保存的所有断点路径。...model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。

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    【Qt】使用QPalette设置QPlainTextEdit颜色时，不生效

    【Qt】使用QPalette设置QPlainTextEdit颜色时，不生效 Qt5.9 C++开发指南 源代码 使用QPalette设置QPlainTextEdit颜色时，不生效 解决方法 参考资料 Qt5.9...使用QPalette设置QPlainTextEdit颜色时，不生效 练习2.2 可视化UI设计的示例程序sample2_2时，第32页的编写一个设置QPlainTextEdit的文本编辑框txtEdit...的字体颜色时，使用QPalette调色板设置QPlainTextEdit的文本编辑框的字体颜色没有生效，具体槽函数代码如下： void QWDialog::setTextFontColor() {...在实际使用时，如果使用了样式表设置了QPlainTextEdit文本编辑框的颜色，那么再使用QPalette设置QPlainTextEdit颜色时，不生效，以样式表的为准。...参考资料 https://doc.qt.io/qt-5/qwidget.html#palette-prop 【Qt】使用QPalette设置按钮颜色时，不生效

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    PyTorch使用------模型的定义和保存方法（带你讯速掌握构建线性回归，保存模型的方法！！！）

    模型的保存方法 学习目标 掌握PyTorch保存模型的方法 神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中...PyTorch 提供了两种保存模型的方法： 直接序列化模型对象 存储模型的网络参数 直接序列化模型对象 import torch import torch.nn as nn import...当再次加载该模型时，会将该模型从磁盘先加载到 CPU 中，再移动到指定的 GPU 中，例如： cuda:0、cuda:1。...但是，当重新加载的机器不存在 GPU 时，模型加载可能会出错，这时，可通过 map_localtion=’CPU’ 将其加载到 CPU 中。...小节 本小节主要学习了如何定义和保存网络模型。我们可以直接存储模型对象，但是该方法依赖于 PyTorch 的实现，而存储模型参数与 PyTorch 的实现关系较弱，建议使用第二种方法来存储模型。

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    【TensorFlow2.x开发—基础】 模型保存、加载、使用

    前言 本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。...保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。...格式也是使用model.save() 保存模型，使用tf.keras.models.loda_model加载模型；这种方式于Tensorflow Serving兼容。...("评估保存好的模型 准确率：{:5.2f}%".format(100 * acc)) print(new_model.predict(test_images).shape) 小结 保存整个模型时，有两种方式实现...，分别是SaveModel和HDF5；两种都是使用model.save() 保存模块，使用tf.keras.models.loda_model加载模型； HDF5格式 保存模型后，生成xxx.h5，比较常用

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    随笔——消息队列线程池模型如何保证重启时消息不丢

    这个帖子的意思是：在使用Kafka的时候，我们已经设置了多个分区，如何去提升消费能力？如果使用线程池的方式去提升如何保证重启时消息不丢。...这个题其实问了两个点，第一个是如何提升消费能力，第二个是如果选择线程池，我们如何做到消息不丢。...如果我们使用的是同步模型，当我们消费了之后会将offset ack回去，如果我们出现了重启，没有成功offset，那么这部分数据将会再次消费，如果是用线程池进行消费，那么我们如何进行ack呢，比如我们用线程池消费了...这一类主要解决了第二个问题，通过外部维护offset,比如通过offset入库的方式，我们就能找到正确的应该消费的offset，这个相对来说比较复杂，使用一个MQ还得配套一个数据库，万一我使用MQ的服务根本都没有数据库...对于第二个问题，如果我们使用线程池模型,如何去解决消息丢失问题，这里我比较推荐的是RocketMQ中的做法，我们之前说了用数据库去保存offset比较复杂，性能还比较差，在RocketMQ中使用了一个TreeMap

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    C# dotnet 使用 OpenXml 关闭时不自动保存文档方法

    默认在使用 OpenXML SDK 读写 Office 文件，如 PPT 或 Word 或 Excel 文件时，在关闭时调用 Dispose 将会自动将更改部分写入到文件。...本文告诉大家如何让 OpenXML SDK 不写入只是释放资源 如使用以下代码传入 .docs 文件进行解析 using var wordprocessingDocument =...但是在调用 Dispose 方法时，将会发现，以上的更改自动保存到 Test.docx 文件里面 如果期望不自动保存，可以在 OpenSettings 设置不自动保存，如以下代码...true, new OpenSettings() { AutoSave = false }); 调用上面代码，将会在结束时自动释放文件占用...，而不将更改保存到文件 以上方法对于通用的 OpenXML 格式文件，如 docx 和 pptx 和 xlsx 等文件都可以设置在关闭时不自动保存 本文所有代码放在 github 和 gitee 欢迎访问

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    《PaddlePaddle从入门到炼丹》八——模型的保存与使用

    那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。...该神经模型可以通过增加网络的深度达到提高识别率，而不会像其他过去的神经模型那样，当网络继续加深时,反而会损失精度。...Pass:0, Batch:900, Cost:1.95716, Accuracy:0.21875 Pass:0, Batch:1000, Cost:1.65181, Accuracy:0.34375 使用参数模型作为预训练模型训练时输出的信息...当然也不一样要全部训练结束才保存模型，我们可以在每一个Pass训练结束之后保存一次模型。这里使用三个程序分别保存，当然也可以一次全部保存。...，读者可以使用这个方式保存之前学过的模型。

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    Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

    最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用

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    使用Servlet+AJAX+AWT实现网站登录时的图片验证码功能

    目录 前言 一.编写登录页login.jsp 二.绘制验证码 三.编写Servlet ---- 前言 为了防止恶意软件对“登录”等需要验证码的功能进行暴力破解，网站通常会使用验证码来增加安全性。...这个案例用的知识比较基础，需要用到servlet、Ajax、awt来实现。...效果如下图所示，鼠标在输入框失去焦点时，触发校验函数进行验证： ----  哈哈哈，这个√和×有点丑啊，凑合看，反正没问题。...一.编写登录页login.jsp 本步主要完成以下的功能： 1.编写登录界面基本的元素 2.编写js程序，监听blur事件，输入框失去焦点时触发的函数 3.在校验函数中用ajax将用户输入的验证码传递给负责比对验证码的...gao30px，颜色类型为RGB BufferedImage image=new BufferedImage(80,30,BufferedImage.TYPE_INT_RGB); //创建画笔对象

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    使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题

    使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章： 使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换 使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题 属性增加或减少 前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...现在，我们稍微改动一下我们的数据模型，给其中一个增加一个新属性 Description： public class Walterlv1Dao { public string?...Friend { get; set; } } 如果使用一下代码对上述两个模型进行映射，非常需要注意映射方向： static IMapper InitializeMapper() { var configuration...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。

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