模型儲存,載入與呼叫
模型儲存
BP:
model.save(save_dir)
SVM:
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, save_dir)
模型載入
BP:
from keras.models import load_model
model = load_model(open_dir)
SVM:
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load(open_dir)
模型呼叫
result = model.predict(x_predict)
相關推薦
模型儲存,載入與呼叫
模型儲存 BP: model.save(save_dir) SVM: from sklearn.externals import joblib joblib.dump(clf, save_dir) 模型載入 BP: from keras.models im
keras 模型儲存,載入
# 儲存引數,載入引數 model.save_weights('my_model_weights.h5') model.load_weights('my_model_weights.h5') # 儲存網
mnist LSTM 訓練、測試,模型儲存、載入和識別
MNIST 字元資料庫每個字元(0-9) 對應一張28x28的一通道圖片,可以將圖片的每一列(行)當作特徵,所有行(列)當做一個序列。那麼可以通過輸入大小為28,時間長度為28的RNN(lstm)對字元建模。對於同一個字元,比如0,其行與行之間的動態變化可以
機器學習實踐(十六)—sklearn之模型儲存和載入
一、sklearn - 模型的儲存和載入 - API from sklearn.externals import joblib 儲存 joblib.dump(rf, ‘test.pkl’) 載入 estimator
docker: 映象的儲存,載入,和刪除方法
有時候 我們映象做好之後 想要把這個映象儲存起來,怎麼樣儲存呢 doker save -o 儲存到本地映象的名字 映象名稱 docker load –input 本地映象名字 (匯入映象) docker load < 本地映象名字 刪除映象 d
pytorch資料載入、模型儲存及載入
主要涉及的Pytorch官方示例下圖紅框部分的一些翻譯及備註。 1、資料載入及處理 該部分主要是用於進行資料集載入及資料預處理說明,使用的資料集為:人臉+標註座標。demo程式需要pandas(讀取CSV檔案)及scikit-image(影象變換)這兩個包。 1.1、jup
Keras框架訓練模型儲存及載入繼續訓練
實驗資料MNIST 初次訓練模型並儲存 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.l
tensorflow-模型儲存和載入(一)
模型儲存和載入(一)TensorFlow的模型格式有很多種,針對不同場景可以使用不同的格式。格式簡介Checkpoint用於儲存模型的權重,主要用於模型訓練過程中引數的備份和模型訓練熱啟動。GraphD
騰訊雲物件儲存,PHP與JS對接版本
(PS:這些問題都是前端小夥伴們遇到的)var self = this; var random = parseInt(Math.random() * Math.pow(2, 32)); var now = parseInt(new
XGBoost 模型儲存,讀取
一個數據集可以分為訓練集和驗證集,訓練完模型後,放到測試集上做預測。 #!/usr/bin/python import numpy as np import scipy.sparse import pickle import xgboost as xgb #
從頭學pytorch(十二):模型儲存和載入
模型讀取和儲存 總結下來,就是幾個函式 torch.load()/torch.save() 通過python的pickle完成序列化與反序列化.完成記憶體<-->磁碟轉換. Module.state_dict()/Module.load_state_dict() state_dict()獲
寫給程式設計師的機器學習入門 (五) - 遞迴模型 RNN,LSTM 與 GRU
## 遞迴模型的應用場景 在前面的文章中我們看到的多層線性模型能處理的輸入數量是固定的,如果一個模型能接收兩個輸入那麼你就不能給它傳一個或者三個。而有時候我們需要根據數量不一定的輸入來預測輸出,例如文字就是數量不一定的輸入,“這部片非常好看” 有 7 個字,“這部片很無聊” 有 6 個字,如果我們想根據文字
深度學習框架Tensorflow學習與應用(八 儲存和載入模型,使用Google的影象識別網路inception-v3進行影象識別)
一 模型的儲存 [email protected]:~/tensorflow$ cat 8-1saver_save.py # coding: utf-8 # In[1]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials
tensorflow model server 迴歸模型儲存與呼叫方法
安裝tensorfow model server: 安裝依賴包, sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential \ curl \ l
TensorFlow實現Softmax迴歸(模型儲存與載入)
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp
機器學習weka,java api呼叫隨機森林及儲存模型
工作需要,瞭解了一下weka的java api,主要是隨機森林這一塊,剛開始學習,記錄下。 瞭解不多,直接上demo,裡面有一些註釋說明: package weka; import java.io.File; import weka.classifiers.Classifier; i
python opencv3.x中支援向量機(svm)模型儲存與載入問題
親自驗證,可以解決svm的模型載入問題: import numpy as np from sklearn import datasets &nb
mxnet——模型載入與儲存
一、載入模型與pretrain模型network相同 # loading predict module data_shape_G = 96 Batch = namedtuple('Batch',['data']) sym, arg_params, aux_params = mx.mode
Tensorflow學習筆記:變數作用域、模型的載入與儲存、執行緒與佇列實現多執行緒讀取樣本
# tensorflow變數作用域 用上下文語句規定作用域 with tf.variable_scope("作用域_name") ......
Tensorflow訓練卷積神經網路並儲存模型,載入模型並匯入手寫圖片測試
剛學習tensorflow,折騰了這幾天,之前一直按照書上的教程訓練網路,看那些沒玩沒了的不斷接近於1的準確率,甚是無聊,我一直想將辛辛苦苦訓練出來的網路,那些識別率看上去很高的網路,是否能真正用來識別外面匯入的圖片呢,而不僅僅是那些訓練集或者測試集的圖片。