import pickle from sklearn.externals import joblib from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets #定义一个分类器 svm = SVC() iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target #训练模型 svm.fit(X,y) #1.保存成Python支持的文件格式Pickle #在当前目录下可以看到svm.pic

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十一课:加载模型 模型加载: 你知道大名鼎鼎的Milkshape3D建模软件么,我们将加载它的模型,当然你可以加载任何你认为不错的模型.   这篇渲染模型的文章是由Brett Porter所写的. 这篇教程的代码是从PortaL

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

大多数情况(非源文件错误)下载源文件到本地不能加载模型,那么你可能需要搭建一个本地WEB服务器. 1.安装apache或ngnix,可以参照这个博客 2.强烈推荐一个Chrome插件Web Server for Chrome,进入谷歌商店,添加扩展应用即可. 大概长这样: 你首先需要选择一个文件夹与之关联. 有多个可访问的URL,自定义端口,以及设置CORS header.

原文:WPF 3D动态加载模型文件 这篇文章需要读者对WPF 3D有一个基本了解,至少看过官方的MSDN例子. 一般来说关于WPF使用3D的例子,都是下面的流程: 1.美工用3DMAX做好模型,生成一个obj文件 2.程序然后打开Blender,将obj拖动到Blender中,生成xaml代码 但是这样做会有至少两个问题: 1. 维护麻烦,因为一旦模型修改,你需要重复上面的步骤,至少要修改xaml的代码. 2. 只能使用原生的ModelVisual3D,这会导致模型扩展的困难,具体见这篇文章.

[译]Vulkan教程(31)加载模型 Loading models 加载模型 Introduction 入门 Your program is now ready to render textured 3D meshes, but the current geometry in the vertices and indices arrays is not very interesting yet. In this chapter we're going to extend the program

在xcode中使用mlmodel模型,之前说的最简单的方法是将模型拖进工程中即可,xcode会自动生成有关模型的前向预测接口,这种方式非常简单,但是更新模型就很不方便. 今天说下另外一种通过URL加载mlmodel的方式.具体可以查阅apple开发者官方文档 https://developer.apple.com/documentation/coreml/mlmodel: 流程如下: 1.提供mlmodel的文件所在路径model_path NSString *model_path = "pat

# The tf.train.Saver对象不仅保存变量到checkpoint文件 # 它也恢复变量,当你恢复变量的时候,你就不必须要提前初始化他们 # 列如如下的代码片段解释了如何去调用tf.train.Saver.restore方法,来从checkpoint文件中恢复变量 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # Create some variables v1 = tf.get_variable("v1", shape=

前言 这篇文章源于一位问我的童鞋:在EntityFramework Core中如何动态加载模型呢?在学习EntityFramwork时关于这个问题已有对应园友给出答案,故没有过多研究,虽然最后解决了这位童鞋提出的问题,但是当我再次深入研究时,发现原来问题远没有这么简单,由此而引申出来的问题值得我花了一点时间去思考,个人感觉很有价值和必要,所以在此做下记录或许能够帮助到有需要的童鞋,研究EntityFramework Core动态加载模型的历程由此而开始,接下来跟随我的脚步一起去瞧瞧. Entit

s=mnist.train.next_batch(batch_size)print(xs.shape)print(ys.shape) # #从集合中取全部变量# tf.get_collection()# #列表内对应元素相加# tf.add_n([])# #转换类型# tf.cast(x,dtype=)# #返回最大值所在的序列好# tf.argmax(x,axis)# #添加路径# import os# os.path.join("home","name")# #

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').

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之二:lib3ds加载模型 作者:u0u0 - iTyran 在上一节中,我们分析了OBJ格式.OBJ格式优点是文本形式,可读性好,缺点也很明显,计算机解析文本过程会比解析二进制文件慢很多.OBJ还有个问题是各种3D建模工具导出的布局格式还不太一样,face还有多边形(超过三边形),不利于在OpenGL ES里面加载..3ds文件是OBJ的二进制形式,并且多很多信息.有一个C语言写的开源库可以用来加.3ds文件,这就是li

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862360.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在之前的<C#开发BIMFACE系列>中主要介绍了BIMFACE平台提供的服务端API接口的封装开发与测试过程. 服务端API测试通过后,需要根据具体业务的需求集成到管理系统中,配合BIMFACE提供的前端JavaScript API的使用可以很轻松的集成到网页中实现模型/图纸的加载.浏览.批注对比等功能. 接下来的系列主要介绍网页集成开发方面的实现过程与经验. 本篇主要介绍如何在网页中加载与浏览BIM/CAD模型. 先展示网页中加载BI

技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在BIMFACE二次系列博客中详细介绍了服务器端API的调用方式,如下列表 C#开发BIMFACE系列1   BIMFACE 简介 C#开发BIMFACE系列2   二次开发流程 C#开发BIMFACE系列3   服务端API之获取应用访问凭证AccessToken C#开发BIMFACE系列4   服务端API之源上传文件 C#开发BIMFACE系列5   服务端API之文件直传 C#开发BIMFACE系列6   服

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在前一篇博客<C#开发BIMFACE系列49 Web网页集成BIMFACE应用的技术方案>中介绍了目前市场主流的Web开发技术与应用框架,其中前端脚本的应用在国内分2大派系 jQuery 与 Vue.js. 本篇博客主要介绍Web网页中使用jQuery加载模型与图纸以及其他的应用开发. 步骤1:下载并引用 jQuery.js jQuery 官方目前发布的版本已经到3.X 但是jQuery从2.0开始不兼容IE8,最低

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在我的博客<C#开发BIMFACE系列52 CS客户端集成BIMFACE应用的技术方案>中介绍了多种集成BIMFACE到客户端程序中的方案.最后推荐大家使用 CefSharp组件与WebView2组件.本篇文章介绍使用CefSharp组件如何集成BIMFACE到客户端程序中. 一.CefSharp 简介 CefSharp是一个围绕Chromium Embedded Framework(CEF)的轻量级.NET包装器.