用scikit-learn的joblib儲存訓練模型
有時候訓練一個模型要很久的時間,為了防止以後使用需要重新訓練,可以使用scikit-learn的joblib來把模型儲存到本地。之後需要用的時候,在載入就行了
import sklearn.externals.joblib as joblib
# 這裡拿sklearn.svm作為示例。
from sklearn.svm import SVC
svc = SVC()
# X_train, y_train為測試資料
svc.fit(X_train, y_train)
# 訓練完成之後,使用joblib進行儲存,svc是你的模型的名字,foo.m是檔案的名字
joblib.dump(svc,'foo.m' )
# 當需要使用的時候,從foo.m中載入即可。
svc = joblib.load('foo.m')
相關推薦
用scikit-learn的joblib儲存訓練模型
有時候訓練一個模型要很久的時間,為了防止以後使用需要重新訓練,可以使用scikit-learn的joblib來把模型儲存到本地。之後需要用的時候,在載入就行了 import sklearn.exter
小白程式設計用Pytorch匯入預訓練模型&&設定不同學習速率
前兩天正好在做這個部分,參考了很多網友的做法,也去pytorch論壇查了一下,現在總結如下。建議還是自己單步除錯一下看看每個引數裡面的值是什麼樣的比較好。1.匯入預訓練的模型,預訓練模型是現有模型的一個或者幾個部分假設我有一個網路包含 pretrained和classify兩
caffe:如何儲存訓練模型過程中的日誌?
訓練時,輸入以下命令即可 $ sudo GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir='xxx/xxx/xxx/' build/tools/caffe train -solver e
用caffe訓練模型時每隔一定的迭代次數儲存一次caffemodel(snapshot)
利用ssd訓練caffemode時,最好每隔一定的迭代次數就儲存一個caffemodel及對應的solverstate,否則程式中途掛掉就得重新開始訓練。 在example/ssd/中修改ssd_pascal.py檔案中的snapshot值,將預設的80000改為500 從
用scikit-learn學習LDA主題模型
大小 href 房子 鏈接 size 目標 文本 訓練樣本 papers 在LDA模型原理篇我們總結了LDA主題模型的原理,這裏我們就從應用的角度來使用scikit-learn來學習LDA主題模型。除了scikit-learn, 還有spark MLlib和gen
【轉載】 Faster-RCNN+ZF用自己的數據集訓練模型(Matlab版本)
cmp fin ont -m lac tails ram pos 識別 說明:本博文假設你已經做好了自己的數據集,該數據集格式和VOC2007相同。下面是訓練前的一些修改。 (做數據集的過程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/art
keras調用預訓練模型分類
dict 拓展 span 類別 就是 num pan 維度 上下 在網上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是關
TensorFlow 同時調用多個預訓練好的模型
預測 txt success ucc data 分享 ext font 訓練 在某些任務中,我們需要針對不同的情況訓練多個不同的神經網絡模型,這時候,在測試階段,我們就需要調用多個預訓練好的模型分別來進行預測。 調用單個預訓練好的模型請點擊此處 弄明白了如何調用單個
tensorflow 訓練模型的儲存 與 讀取已儲存的模型進行測試
在實際中,通常需要將經過大量訓練的較好模型引數儲存起來,在實際應用以訓練好的模型進行預測。 TensorFlow中提供了模型儲存的模組 tensorflow.train.Saver() 1. 匯入tensorflow模組
MATLAB自帶的svm工具箱怎麼儲存訓練好的模型
搜尋了好多文章,matlab自帶的svm工具儲存訓練好的模型,讀取離線模型的資料少之又少,libsvm倒是有一點,但是之前的程式碼會用自帶工具箱做的,又懶得換。那就自己搞吧! 首先上訓練函式的程式碼: flow_svmstruct = svmtrain(flow_traindata,flow
如何儲存訓練好的機器學習模型
儲存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model後,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model儲存下來,下次直接匯入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。
TensorFlow儲存和載入訓練模型
儲存:使用saver.save()方法儲存 載入:使用saver.restore()方法載入 下面是個完整例子: 儲存: import tensorflow as tf W = tf.Variable([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtype=tf.float
keras儲存的模型用來做預測
from keras.models import load_model from keras.preprocessing import image import numpy as np file_path='4d.jpg' ##隨便啥圖都可以. img=image.load_img(file_
用自己的圖片訓練和預測LeNet模型
學習過mnist手寫數字識別的例程之後,想用自己的字元圖片進行訓練和預測。整個過程分為:1、收集影象資料;2、轉換資料格式;3、訓練網路;4、生成均值檔案;5、修改網路模型;6、預測圖片的類別。 1、收集影象資料 由於主要是使用lenet模型訓練自己的圖片資料,我的影象資
令人感到過分,又跑出來教人用python破解驗證碼,還是可訓練模型
實驗背景 驗證碼是反爬蟲的利器,傳統的方法需要字元切割,字元識別,但是對於字元重疊的,字元扭曲的情況,識別效果差。本實驗本著實驗精神,利用深度學習進行端對端的驗證碼識別。 學習Python中有不明白推薦加入交流群
用GPU進行訓練模型
跟管理員申請埠和密碼 登陸gpu系統 連線gpu ssh -p 埠號 [email protected]地址 然後輸入密碼 在終端配置環境 1、安裝anaconda:把本地的anaconda傳送到gpu端並安裝anaconda 退出剛才的連線:contro
深度學習入門篇——手把手教你用 TensorFlow 訓練模型
Tensorflow在更新1.0版本之後多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架寫的深度網路結構,大大降低了開發難度,利用現成的網路結構,無論fine-tuning還是重新訓練方便了不少。最近筆者終於跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,
Tensorflow載入預訓練模型和儲存模型
使用tensorflow過程中,訓練結束後我們需要用到模型檔案。有時候,我們可能也需要用到別人訓練好的模型,並在這個基礎上再次訓練。這時候我們需要掌握如何操作這些模型資料。看完本文,相信你一定會有收穫! 1 Tensorflow模型檔案 我們在checkpo
Keras框架訓練模型儲存及再載入
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 n
深度學習入門篇--手把手教你用 TensorFlow 訓練模型
歡迎大家前往騰訊雲技術社群,獲取更多騰訊海量技術實踐乾貨哦~ 作者:付越 導語 Tensorflow在更新1.0版本之後多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架寫的深度網路結構(https://github.com/tensorflow/mode