集成学习与深度学习 加载模型方法

最新推荐文章于 2024-09-19 07:30:00 发布
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#joblib #torch

博客介绍了在尝试使用torch.load()加载pickle格式的模型时遇到的'pickle.UnpicklingError'错误。问题在于缺少持久化加载函数。解决方案是通过设置 torch.load() 的map_location参数来解决此问题，例如使用torch.load('model.pkl', map_location='cpu')。此博客评论区提供了这一解决方案。

1. 集成学习

import joblib

joblib.load("model.pkl")

2.深度学习

用torch自带的load（）

import torch

data = torch.load("model.pkl")

error:

pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,but no persistent_load function was specified.

解决方法：用torch.load()

在https://blog.youkuaiyun.com/The_Time_Runner/article/details/107991530 这篇博客上的评论找到解决方法。

深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习
wenyusuran的专栏
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本文根据清华大学袁博老师慕课网视频整理 文章目录 一、Bagging 二、基于决策树的Bagging：RandomForests，RF 三、Boosting 四、Adaboost 在解决分类问题时，假如分类模型不够强大，对样本的分类结果就不会很理想。这时如果我们多找一些分类模型，让它们一起做决策，模型强度会不会高一点呢？ 集成学习就是把多种分类器按策略组合起来，并根据所有分类器的分类结果做出最后的判断。 如下图，三种分类器的分类结果都有一点点错误，如果把三类组合在一起就可以完美地把.
【深度学习】解析深度学习的集成方法
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[深度学习] 模型集成方法
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深度学习中的集成学习
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牛肉胡辣汤
09-25 3891
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LabVIEW与TensorFlow集成：深度学习模型在自动化控制系统中的应用
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内容概要：本文详细介绍了如何将TensorFlow训练的深度学习模型集成到LabVIEW环境中，用于实时信号处理和图像识别任务。主要内容包括：首先，介绍如何将训练好的TensorFlow模型保存为.pb格式或SavedModel格式；其次，...
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