实验时要对多个NN模型进行对比,依次加载直到第8个模型时,发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿,查看内存占用90+%. 原因:使用过的NN模型还会保存在内存,继续加载一方面使新模型加载特别特别慢,另一方面是模型计算速度也会下降很多. 解决方法:加载新模型之前把旧的模型撤掉: tf.reset_default_graph() reset后加载和计算速度明显提升,亲测有效 参考: tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法

1.加载相关模块 1.1 加载numpy import numpy as np 1.2 加载caffe 有两种方法. 方法一(静态导入): 找到当前环境使用的python的site-packages目录,寻找方法: >>> import os >>> os.path.dirname(os.__file__) '/usr/lib64/python2.7' 如例则site-packages目录为/usr/lib64/python2.7/site-packages,在该目录下

前沿   在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的.   查看该模

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

模型测试 import cv2 from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import torch import numpy as np import os from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt device = torch.device("cuda:2" if

基于python单元测试框架unittest完成appium自动化测试,生成基于html可视化测试报告 代码示例: #利用unittest并生成测试报告 class Appium_test(unittest.TestCase): """appium测试类""" def setUp(self): desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'Android Emulator',

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面

算法代码: /** * Created by CLY on 2017/3/17. */ package pers.cly.sorting; /** * 排序工具类,里面包含各种排序方法 */ public class Sorting { /** * 名称:插入排序-直接插入排序 * 描述:每次将一个待排序的元素与已排序的元素进行逐一比较,直到找到合适的位置按大小插入. * 时间复杂度:平均O(n^2),最坏O(n^2) * 稳定性:稳定 * @param array 待排数组 */ public

一.RobotFramework 1.工具介绍: Robotframework在测试中作为组织测试用例和BDD关键字的平台,主要使用RIDE进行管理,它不是一个工具,而仅仅是一个框架,使用Python进行开发,同时支持WEB测试(Selenium).Java GUI 测试,启动线程.终端.SSH等.支持BDD模式,相关的框架组织结构如下: 安装目录结构如下: 2.用例脚本组织: 针对Selenium, RobotFrameWork有第三方库:selenium2library,支持目前主流的页面元

参考Packaging Python Projects, 源码在nobodxbodon/test-package-for-pypi 包名/__init__.py: 测试变量 = "值" setup.py中 import setuptools with open("README.md", "r") as 自述文件: 长描述 = 自述文件.read() setuptools.setup( name="test-package-name&qu

1.测试安装版本 conda -V python -V 2.安装的命令 (1)库升级和安装 升级全部库:  conda upgrade --all [不知道为什么,我的conda install numpy总是失败,于是我暂时使用pip install numpy] 升级一个包  conda update packagename 安装包:conda install packagename 也可以安装多个包:   conda installl numpy pandas scipy 安装固定版本的包

速度测试: (1) 随机数范围:0-100希尔排序: => Time is 38600基数排序: => Time is 53300快速排序: => Time is 46500堆  排 序: => Time is 131800选择排序: => Time is 139900归并排序: => Time is 94700插入排序: => Time is 69600冒泡排序: => Time is 189700 (2) 随机数范围:0-1000希尔排序: =>

Python+Django接口自动化 引言: 最近被几个公司实习生整自闭了,没有基础,想学自动化又不知道怎么去学,没有方向没有头绪,说白了其实就是学习过程中没有成就感,所以学不下去.出于各种花里胡哨的原因,今天给大家整一个简单又有成就感的接口自动化学习吧. 不皮了,进入正题.本文中用到的技术点有:Python基础.Django基础.Request库.一丢丢前端基础.(考虑到大家零基础,所以文中代码编写使用纯新手手法) 1.先创建一个Django项目(具体请参考Django基础入门教程) 2.创建

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LST

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM

测试部分代码: void test_lr() { srand(0); double learning_rate = 0.1; double n_epochs = 500; int train_N = 6; int test_N = 2; int n_in = 6; int n_out = 2; // int **train_X; // int **train_Y; // int **test_X; // double **test_Y; // train_X = new int*[train_N

测试代码.能看到,训练的时候是单个样本.单个样本的训练的,在NN中是属于“stochastic gradient descent”,否则,一批样本在一起的,就是“standard gradient descent”. void test_dA() { srand(0); double learning_rate = 0.1; double corruption_level = 0.3; int training_epochs = 100; int train_N = 10; int test_N

---恢复内容开始--- #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import smtplib import sys import time import threading class Mythread(threading.Thread): def __init__(self,username,pwd): threading.Thread.__init__(self) self.username = username self.pwd = pwd

/** * Created by lkl on 2017/10/9. */ import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.SparkConf import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest impo

一.Appium入门案例 demo from appium import webdriver from time import sleep # server 启用参数 desired_caps = {} # 设备信息 desired_caps['platformName'] = 'Android' # 设备名称 desired_caps['platformVersion'] = '7.1.2' # 设备版本 desired_caps['deviceName'] = '127.0.0.1:6200