【NLP】使用 Keras 保存和加载深度学习模型

领域专家: 人工智能技术领域

2023-07-24 12:11:18

【NLP】使用 Keras 保存和加载深度学习模型_无水先生的博客-CSDN博客

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基于bert的知识库问答使用pytorch 和gpu https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/114919836?spm=1001.2014.3001.5501 显存参数说明：nvidia-smi 参数说明 https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/114886990?spm=1001.2014.3001.5501 py 基础 https://blog.csdn.net/..

1.pip list pip show 2. 不同参数传递测试 @pytest.mark.parametrize() 分组测试将测试方法分为不同的测试组，测试时可以单独测试某个组的方法 markers= @pytest.mark.g2 ^B 放大命令行显示屏幕 fixture 'datadir' not found available fixtures: cache, capfd, capfdbinary, caplog, capsys, capsysbinary, doctest_

训练模型的时候，通常希望把模型保存下来，方便后面可以做测试的时候交叉验证。下面简单介绍两种保存模型的方法：基于joblib和基于pickle的保存和加载。 1. 使用joblib 这里joblib是来自于sklearn.externals，你需要先安装这个包，之后可以引用这个包进行保存或者加载模型。 from sklearn.externals import joblib 下面以tokenizer的例子说明一下 #!/usr/bin/python from keras.preprocessi

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