keras断点续训 .h5

Keras模型训练的断点续训、早停、效果可视化

训练:model.fit()函数 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=, verbose=, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, val

关于视频断点续播和H5的本地存储

前段时间,需要在下实现一个视频的断点续播功能,呃,我不会呀,这就很尴尬了.然后呢,在下就想起了一个叫做localStorage的东西.这是个什么东西呢?在网上查阅了一些资料后,在下发现这是webStorage提供的两种类型的API中的一种,而webStorage是HTML中提供的本地存储解决方案. 我个人理解,这东西就是可以向客户端本地存储数据的一个技术,那这哥们的特点是什么呢?它的生命周期是永久的,不像sessionStorage,关闭页面或者浏览器后就会被清除,所以在下选择localStor

curl断点续载

摘自http://blog.csdn.net/zmy12007/article/details/37157297 摘自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107509.htm curl断点续传,下载过程中关闭控制台,然后重新启动,又会接着下载 #include "stdafx.h" #include <io.h> #include "curl/curl.h" #include <string>/*注意包

scrapy爬虫之断点续爬和多个spider同时爬取

from scrapy.commands import ScrapyCommand from scrapy.utils.project import get_project_settings #断点续爬scrapy crawl spider_name -s JOBDIR=crawls/spider_name #运行命令scrapy crawlall class Command(ScrapyCommand): requires_project = True def syntax(self): re

python3.6 单文件爬虫断点续存普通版文件续存方式

# 导入必备的包 # 本文爬取的是顶点小说中的完美世界为列.文中的aa.text,bb.text为自己创建的text文件 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取目标url url = 'https://www.x23us.com/html/42/42377/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTM

Electron 的断点续下载

最近用 Electron 做了个壁纸程序,需要断点续下载,在这里记录一下. HTTP断点下载相关的报文 Accept-Ranges 告诉客户端服务器是否支持断点续传,服务器返回 Content-Range 在HTTP协议中,响应首部 Content-Range 显示的是一个数据片段在整个文件中的位置. ETag 资源标识非必须服务器返回 Last-Modified 资源最后一次更新的时间非必须服务器返回 //响应示例 accept-ranges: bytes Content-Range:

Keras查看model weights .h5 文件的内容

Keras的模型是用hdf5存储的,如果想要查看模型,keras提供了get_weights的函数可以查看: for layer in model.layers: weights = layer.get_weights() # list of numpy array 而通过hdf5模块也可以读取:hdf5的数据结构主要是File - Group - Dataset三级,具体操作API可以看官方文档.weights的tensor保存在Dataset的value中,而每一集都会有attrs保存各网络

HTML 5 断点续上传

断点上传,java里面比较靠谱一点的,一般都会选用Flex.我承认,Flex只是摸了一下,不精通.HTML 5 有个Blob对象(File对象继承它),这个对象有个方法slice方法,可以对一个文件进行分片.基于前些日子写的<WebSocket的服务端实现>,再加上HTML 5的File API(可参考:HTML5中的文件处理之 File API,或者W3C File API)和WebStorage.做了一个段断点续传的demo. 代码比较挫,把一个文件分成一个个小片之后,每一次上传都会将已

scrapy 断点续爬

第一步:安装berkeleydb数据库第二部:pip install bsddb3 第三部:pip install scrapy-deltafetch 第四部: settings.py设置 SPIDER_MIDDLEWARES = { ‘scrapy_deltafetch.DeltaFetch’: 100 } DELTAFETCH_ENABLED = True DELTAFETCH_ENABLED = True #是否启用该中间件 ,我们在settings.py文件中进行配置 DELTA

python下载mp4 同步和异步下载支持断点续下

Range 用于请求头中,指定第一个字节的位置和最后一个字节的位置,一般格式: Range:(unit=first byte pos)-[last byte pos] Range 头部的格式有以下几种情况: Range: bytes=0-499 表示第 0-499 字节范围的内容 Range: bytes=500-999 表示第 500-999 字节范围的内容 Range: bytes=-500 表示最后 500 字节的内容 Range: bytes=500- 表示从第 500 字节开始到文件结

实训H5+CSS 太极图

大概就是上面这个样子我们准备两个半圆,两个大圆,两个小圆,然后稍微的进行覆盖就行~ <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title> <style type="text/css"> #big{ height: 300px; width: 300px; background: #AFA

Spider-scrapy断点续爬

scrapy的每一个爬虫,暂停时可以记录暂停状态以及爬取了哪些url,重启时可以从暂停状态开始爬取过的URL不在爬取实现暂停与重启记录状态方法一: 1.首先cd进入到scrapy项目里(当然你也可以通过编写脚本Python文件直接在pycharm中运行) 2.在scrapy项目里创建保存记录信息的文件夹 3.执行命令: scrapy crawl 爬虫名称 -s JOBDIR=保存记录信息的路径如:scrapy crawl xxx -s JOBDIR=xxx/xxx 执行命令会启动指定爬虫,

vue+uniapp实现多任务并发下载文件｜断点续下, 任务列表, 多任务并发限制

一.插件简介 zhimi-downloadManager(智密 - 多任务下载管理插件)是一个支持多任务多并发下载,支持多/单任务管理,并且实时反馈任务下载进度的uniapp原生插件.平台支持:Android.IOS 二.效果预览在App端测试效果如下: 体验DEMO(安卓浏览器扫码下载) 三.开始使用 (1): 引入插件首先创建工程,添加完原生插件之后,需要引入插件 var downloadManager = uni.requireNativePlugin('zhimi-downloadMa

Lenet 神经网络-实现篇（2）

Lenet 神经网络在 Mnist 数据集上的实现,主要分为三个部分:前向传播过程(mnist_lenet5_forward.py).反向传播过程(mnist_lenet5_backword.py). 测试过程(mnist_lenet5_test.py). 第一,前向传播过程(mnist_lenet5_forward.py)实现对网络中参数和偏置的初始化.定义卷积结构和池化结构.定义前向传播过程. #coding:utf-8 import tensorflow as tf #每张图片分辨率为28

MNIST数据集环境搭建

由于换了电脑,ubuntu是重新下载的,因此记录一些相关数据集的搭建: 首先是data数据集,在第七讲中我们需要建立data文件夹,并将数据集放进去再就是model模型我们应该新建一个model文件夹(只需要新建就行),不要复制前面文件夹:会出现下面错误在断点续训中讲过,如果复制之前的文件夹,会将之前运行的程序断点保存,在运行就会出错.

《介绍一款开源的类Excel电子表格软件》续：七牛云存储实战（C#）

两个月前的发布的博客<介绍一款开源的类Excel电子表格软件>引起了热议:在博客园有近2000个View.超过20个评论. 同时有热心读者电话咨询如何能够在SpreadDesing中实现存储Excel云文件,既通过云方式读取.加载Excel文件.在本文,我们就大家关心的云存储进行实战操练---基于SpreadDesign源码基础. 系统必备: 本文选用的国内比较流行的七牛云存储. SpreadDesign.exe已经升级为最新的Spread Studio 8.35.20143.0内核 .Net

模型转换[yolov3模型在keras与darknet之间转换]

首先借助qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码,实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成keras(tensorflow)的h5格式 1 将darknet格式的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成kears(tf)的h5格式 # -*- coding: utf-8 -*- import os import io import argpa

Problem after converting keras model into Tensorflow pb - 将keras模型转换为Tensorflow pb后的问题

I'm using keras 2.1.* with tensorflow 1.13.* backend. I save my model during training with .h5 format and after that I convert it into protobuf (.pb) model. Everything looks good during converting process, but the result of tensorflow model is a bit

h5模型文件转换成pb模型文件

本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

[Caffe]使用经验积累

Caffe使用经验积累本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式.如果对编译过程还存在问题,请参考史上最全的caffe安装过程配置Caffe环境. 1 使用方法训练网络 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver xx/solver.prototxt 选择某个模型作为预训练模型 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver solver.protxt --weights pre_train

巴特西