state_dict(), CHECKPOINT_PATH) # Use a barrier() to make sure that process 1 loads the model after process # 0 saves it. dist.barrier() # configure map_location properly rank0_devices = [x - rank * len(device_ids) for x in device_ids] device_pairs = zip(rank0_devices, device_...
dump(obj) #obj对象的序列化调用:将obj内标准数据转换成一个序列化的字节流,并将这个字节流写入到Pickler实例初始化时指定的文件或类文件对象:data_buf = io.BytesIO() data_value = data_buf.getvalue() #从 io.BytesIO 对象的内部缓冲区中提取出当前存储的所有数据,并以二进制字符串(bytes)的形式返回,...
pip install tensorboard 并将tensorboard.exe所在的文件夹路径加入环境变量path中(比如我的tensorboard.exe的路径为D:\Python376\Scripts\tensorboard.exe,那么就在path中加入D:\Python376\Scripts) 下面是tensorboardX的使用过程。基本使用为,先通过tensorboardX...
dump(vocab_dic2, f) 下面我们只需要给训练数据,也就是那一串串字符搞成数字,再在末尾补0,即可达到要求。 下面我们开始定义模型类和相关参数,考虑到是一个分词模型,我们选择双向LSTM实现,为了效果达到最好,我尝试选择一个双层双向LSTM进行训练。模型定义如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
# 字典转DataFramedf = pd.DataFrame(data_set)pkl.dump(df, open('data/train_dataset.p', 'wb'))open("data/all_cate.txt", encoding="utf-8", mode="w+").write("\n".join(all_cate))print("存档数据成功~")批量数据集标准化 这里是读取序列化的图片信息，对所有图片统一像素 (一般配置电脑最...
创建dump 数据集和定义模型 classRandomDataset(Dataset): def__init__(self, size, length):self.len = lengthself.data = torch.randn(length, size) def__getitem__(self, index):returnself.data[index] def__len__(self):returnself.len
exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py--tf_checkpoint_path $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt--bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json--pytorch_dump_path $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin ...
需要注意,如果你的前端服务器停掉了,那么所有的图片都会丢失,因为此时的图像的数据都是驻留在内存中,而并没有dump到本地磁盘。那么如何保存当前visdom中的可视化结果,并在将来复用呢?其实很简单,比如我现在有一堆来之不易的Mel频谱图: 点击Manage Views ...
img_np=Image.open(img_path) dict={} dict['img_np']=img_np dict['label']=all_cate.index(dir_name)+1data_set.append(dict) # 字典转DataFramedf=pd.DataFrame(data_set) pkl.dump(df,open('data/train_dataset.p', 'wb'))open("data/all_cate.txt", encoding="utf-8", mode="w+")....
export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt --bert_config_file$BERT_BASE_DIR/bert_config.json --pytorch_dump_path$BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin ...