Pickle是python中一种标准的序列化对象的方法。你可以使用pickle操作来序列化你的机器学习算法,保存这种序列化的格式到一个文件中。稍后你可以导入这个文件反序列化你的模型,用它进行新的预测。以下的例子向你展示:如何使用Pima Indians onset of diabetes数据集,训练一个logistic回归模型,保存模型到文件,导入模型对未知...
这里我们以mnist数据集为例,训练一个三层的多层感知机对手写数字图片进行识别,具体的训练代码如下: #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import tensorflow as tf import time import os from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants # 定义一个mnist数据集的类 cl...
通过PyImport_ImportModule 我们可以导入需要调用的 Python 文件,然后再通过 PyObject_GetAttrString 得到模块里面的函数,最后导入预训练的模型并新建一个元组作为参数的传入。 3. 构建从 C 传入 Python 的参数 void Read_data() { const char* txtdata_path = "/home/senius/python/c_python/test/04t30t00.npy...
1、调用API 2、使用SDK 需要安装 pycocotools包 【pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI】 关于矩形坐标 x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标 y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标 x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标 y2 * 图片高度 =...
首先第一步,下载并 tokenize 数据集。在这里,Andrej Karpathy 使用了 tinyshakespeare 数据集(https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data/tinyshakespeare/input.txt),并称其下载和 tokenize 速度最快: python prepro_tinyshakespeare.py ...
使用ARIMA模型进行预测的主要步骤如下: 1. 模型识别:通过观察数据的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF),确定合适的p和q值。选择适当的d值,使序列满足平稳性假设。 2. 参数估计:利用最小二乘法或极大似然估计法,估计ARIMA模型的参数。 3. 模型诊断:对估计的ARIMA模型进行检验,确保模型残差满足白噪声假设。 4...
Python代码:梯度下降法/SMO算法实现支持向量机分类(SVM)Python代码:梯度下降法/SMO算法实现支持向量机回归(SVR)Python代码:SMO算法实现支持向量数据描述(SVDD)Python代码:SMO算法实现单类支持向量机(OC-SVM) 现尝试使用Python编程实现C4.5决策树(C4.5 decision tree)分类算法,使用Numpy进行矩阵运算。程序代码附于本文...
标准的训练过程需要用到神经网络结构以及另一个函数,该函数会告诉你输出与预期值的差距(称为损失函数)。举一个简单的损失函数的例子:loss(实际值, 预期值)=(预期值 - 实际值)**2,此处的 ** 代表 Python 中的求幂运算。如果使用此函数一次处理多个输入,则称为“均方误差”(MSE)。
python train_gpt2.py 这个脚本的作用是下载GPT-2(124M)模型,并对单个数据batch进行10次迭代训练实现过拟合。 接着,脚本将执行几步生成任务,并且最重要的是,保存两个文件: gpt2_124M.bin,其中包含了可用于在C语言环境中加载模型的原始权重; gpt2_124M_debug_state.bin,其中包含了额外的调试信息,如输入数据...