[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。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...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？...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...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
作者 | 管锡鹏 BentoML 是一个开源的大语言模型（LLM） AI 应用的开发框架和部署工具，致力于为开发者提供最简单的构建大语言模型 AI 应用的能力，其开源产品已经支持全球数千家企业和组织的核心...使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...当解压到模型所在的 Layer 时速度会减慢，同时占用大量的 CPU 时间。 另一个挑战是当不同的 Bento 使用相同的模型时。...Container Image 中仅包含用户的 Python 业务代码和 Python 运行所需的依赖和基础环境，这样的设计带来的好处是可以同时下载模型和运行，无需在本地解压模型。...4 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。
BentoML 是一个开源的大语言模型（LLM） AI 应用的开发框架和部署工具，致力于为开发者提供最简单的构建大语言模型 AI 应用的能力，其开源产品已经支持全球数千家企业和组织的核心 AI 应用。...使用 JuiceFS 后，模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。在实施 JuiceFS 的过程中，我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。...当解压到模型所在的 Layer 时速度会减慢，同时占用大量的 CPU 时间。 另一个挑战是当不同的 Bento 使用相同的模型时。...Container Image 中仅包含用户的 Python 业务代码和 Python 运行所需的依赖和基础环境，这样的设计带来的好处是可以同时下载模型和运行，无需在本地解压模型。...04 集成 JuiceFS 时遇到的挑战 挑战 1：无缝集成 在引入 JuiceFS 这一新组件时，必须处理如何与已有组件实现无缝集成的问题。
与deep learning 结合出现的两个非常重要模型： seq2seq 和 seq2seq with attention....语言翻译任务最走可以追溯到1950年，翻译系统仅支持俄语和英语间的翻译，通过建立map字典实现。...值得注意的，google已经从SMT切换到NMT，也就是基于seq2seq的机器翻译模型。...2 神经网络翻译模型(NMT) 2014年出现的基于神经网络的机器翻译模型(Neural Machine Translation，简称为 NMT)，它是 seq2seq 模型，它由两个RNN网络构成。...以上seq2seq对源句子的编码，融合并等同地看待了所有的单词，会出现 RNN的信息瓶颈。后来展开了很多研究，其中最明显的提升是带有注意力的seq2seq模型的出现。
编码器、解码器数据 2.1 编码器 2.2 解码器 2.3 模型 3. 训练 4. 推理模型 5. 采样 参考 基于深度学习的自然语言处理 ? 1....format(len(lines))) num_samples = 20000 # 使用的语料行数 lines_to_use = lines[ : min(num_samples, len(lines)...decoder_lstm(decoder_after_embedding, initial_state=encoder_states) # 使用...训练 训练 + 回调函数保存最佳模型 from keras.callbacks import ModelCheckpoint filepath='weights.best.h5' # 有一次提升...推理模型 编码器 encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states) # 输入（带embedding），输出思想向量 解码器 # 编码器的输出
用Keras构建一个 序列到序列（Seq2Seq）的模型。 找到如何正确衡量与比较结果的方法。 在Seq2Seq模型中使用Glove预训练的词嵌入（embedding）。...词袋和多分类 如我先前提及的那样，我们的输出是一个类别序列。首先，我想要尝试一个朴素的方法：一个简单的多分类模型。...之后我会谈到更好的衡量命名实体识别的方法，但首先，构建我们的 "序列到序列"(Seq2Seq)模型吧。 序列到序列模型 前面的方法的一个主要缺点在于我们丢失了词之间的依赖信息。...在这篇文章中，我尝试使用图像构建单词嵌入。 这里我们将使用流行的Glove嵌入。word2vec或任何其他实现也可以实现。 我们需要下载glove，加载单词向量并创建嵌入矩阵。...有许多技术和方法可以训练它们，但最重要的是知道何时使用它们，以及如何正确地模拟我们的问题。 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。...本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现 Seq2Seq 模型 我们将使用 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型，进行英法翻译任务。...总结 在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。...希望这篇教程能帮助你理解 Seq2Seq 模型的工作原理和实现方法。随着对 Seq2Seq 模型的理解加深，你可以尝试实现更复杂的模型和任务，例如注意力机制和更大规模的数据集。
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model.state_dict(), PATH)恢复the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法...，我们需要自己导入模型的结构信息。...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型
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。.../checkpoint_dir')) 此时，W1和W2加载进了图，并且可以被访问： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:...Above statement will print the saved value 执行后，打印如下： [ 0.51480412 -0.56989086] 4 使用恢复的模型 前面我们理解了如何保存和恢复模型...import tensorflow as tf sess=tf.Session() #先加载图和参数变量 saver = tf.train.import_meta_graph('....tensorflow as tf sess = tf.Session() # 先加载图和变量 saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000
如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...借助作者之前开源的一个开源工具AiDB（rep地址），只需要简单配置，直接可以使用 C++加载并推理 onnx 模型。...是否一定必须重新导出整个模型， 是否可以用“LoRa”的方式加载模型呢。...接下来就是和 onnx 模型中的 name 找到对应关系。...LoRa加载 读取新的LoRa模型，将权重的name和raw_data读取出来，然后创建对应的tensor，最后调用session_options.AddExternalInitializers一起初始化即可
事实上，我们可以把每个计算机程序都看成是输入一个位序列，经过处理输出一个位序列，这意味着所有程序都是表示一些行为的 Seq2seq 模型（尽管在许多情况下，这不是最自然和直观的表达方式）。 ?...一个 Seq2seq 模型任务实例 机器翻译作为 Seq2seq 模型代表具有以下特点： 1、机器翻译是最被认可的 Seq2seq 模型实例，允许我们在其中使用很多直观例子来说明处理此类问题的困难。...第三章重点阐述了 n-gram 语言模型，该模型是一种基于单词在数据集中所出现频率计算其概率的简单方法。同时本章节还阐述了如何使用混乱度（perplexity）等度量方法来评估这些模型的性能好坏。...本章节同时还叙述了如何通过随机梯度下降来学习模型的参数，即通过求解偏导数并一次次迭代更新参数而增加观察数据的似然度。...最后，第七和八章描述了能够执行机器翻译或其他任务的实际 seq2seq 模型。
推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：通过sklearn下载机器学习所用数据集 1简介 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...sklearn 中提供了很多常用（或高级）的模型和算法，但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练（喂养）模型时所用的数据。...fetch_20newsgroups 返回一个能够被文本特征提取器接受的原始文本列表，fetch_20newsgroups_vectorized 返回将文本使用tfidf处理后的特征矩阵。...人脸验证和人脸识别都是基于经过训练用于人脸检测的模型的输出所进行的任务。 这个数据集可以通过两个方法来下载：fetch_lfw_pairs 和 fetch_lfw_people。...fetch_lfw_people用于加载人脸验证任务数据集（每个样本是属于或不属于同一个人的两张图片）。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 近日，百度研究院发表论文提出冷聚变（Cold Fusion）方法，即在 Seq2Seq 模型训练过程中加入语言模型，实现更快地收敛、更好的泛化，以及仅需少量标注数据即可实现向新域的完全迁移...摘要：带有注意力机制的序列到序列（Seq2Seq）模型在多项生成自然语言句子的任务中表现优秀，如机器翻译、图像字幕生成和语音识别。在以语言模型的形式利用非标注数据后，其性能进一步提高。...我们展示了使用冷聚变方法的 Seq2Seq 模型能够更好地利用语言信息，并且能够实现（1）更快收敛、更好的泛化；（2）使用少于 10% 的标注数据进行训练时能几乎完成向新的域的完全迁移。 ?...深度聚变（Deep Fusion）和冷聚变的预测示例。 ? 图 1. 基线模型（橙色）和我们提出的模型（紫色）在开发集上的交叉熵损失和迭代数之间的函数关系。使用语言模型的训练可以一定程度上加速收敛。...结论 在该研究中，我们展示了一种新型 Seq2Seq 通用模型架构，其解码器和预训练的语言模型一起训练。
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演，但是没有成功，因此开了issue寻求我的帮助。...首先，我们先解决OpenCV加载模型的问题。 使用OpenCV加载模型 OpenCV在3.0的版本时引入了一个dnn模块，实现了一些基本的神经网络模型layer。...在最新的4.5版本中，dnn模块使用函数 readNet 实现模型加载。不过根据官方解释，OpenCV不支持TensorFlow所推荐的模型保存格式 saved_model 。...所以在加载模型之前，模型需要首先被冻结。 冻结网络 在之前的文章“TensorFlow如何冻结网络模型”中介绍过了冻结网络的具体含义以及原理。...加载并推演 网络冻结完成后，并可以使用OpenCV加载推演了。
采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译 Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。...机器翻译是seq2seq模型的主要用例，注意机制对机器翻译进行了改进。关于这类主题的文章通常涉及用于实现的大代码段和来自多个库的大量API调用，对概念本身没有直观的理解。...除了实现之外，我们还将详细了解seq2seq体系结构和注意力的每个组件表示什么。本文中使用的代码可以在最后的资源列表中找到。...目标 在Tensorflow中实现、训练和测试一个英语到印地语机器翻译模型。 对编码器、解码器、注意机制的作用形成直观透彻的理解。 讨论如何进一步改进现有的模型。 读数据集 首先，导入所有需要的库。...附注:在第1步，为什么我们仍然使用编码器的最终隐藏状态作为我们的解码器的第一个隐藏状态? 这是因为，如果我们这样做，seq2seq模型将被优化为一个单一系统。反向传播是端到端进行的。
1.Seq2Seq 模型 1.1 Seq2Seq结构 [基础模型 Basic Models] Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型能够应用于机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题...[Seq2Seq模型] 如图，为Seq2Seq模型典型的机器翻译应用，这个Seq2Seq网络中，包含编码网络(encoder network)和解码网络(decoder network)两个RNN模型子结构...提出 Seq2Seq 模型的相关论文：Sutskever et al., 2014....[Seq2Seq模型] 图像描述的相关论文：Mao et. al., 2014....[触发词检测] 我们可以使用RNN模型来构建触发词检测系统。如下图的输入语音中包含一些触发词。RNN检测到触发字后输出1，非触发字输出0。这样训练的RNN模型就能实现触发字检测。
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...你可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型（除非模型从未编译过）。...# 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型？...，查看有关如何安装 h5py 的说明。...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。...以上内容来自：https://www.runoob.com/python/python-multithreading.html 2 使用多线程进行多模型加载和测试 先说一下如何分配多线程执行的思路： 由于单线程进行测试的时候是一张图像进一次网络...其占用的显存很小，只有900MB左右，而这里使用的是11G显存,所以在这种条件下支持每一个线程分配一个模型，然后进行预测。...结果： 加载了16个模型，同时进行处理： 本文主要提供了一个模板进行多模型加载，但是如果一个模型就很大的情况下，这种就明显不合适了。但可以想到的是一次从多个batch进行测试，然后记录结果。...如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可. 2.加载与使用预训练模型的步骤 第一步: 确定需要加载的预训练模型并安装依赖包....第四步: 使用模型获得输出结果. 2.1确定需要加载的预训练模型并安装依赖包 在使用工具加载模型前需要安装必备的依赖包 pip install tqdm boto3 requests regex sentencepiece.../不带头的预训练模型 这里的'头'是指模型的任务输出层, 选择加载不带头的模型, 相当于使用模型对输入文本进行特征表示....# tokenizer映射后的结果, 101和102是起止符, # 中间的每个数字对应"人生该如何起头"的每个字. indexed_tokens: [101, 782, 4495, 6421, 1963...(model_name) # 3 使用tokenizer 文本数值化 # 输入的中文文本 input_text = "人生该如何起头" # 使用tokenizer进行数值映射
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