UVA_10154_Weights and Measures

本文通过一个具体的 C++ 实现案例介绍了如何使用动态规划解决特定问题。该示例涉及 C++ 中多种数据结构的应用,如向量(vector)、配对(pair)等,并通过自定义类和操作符来组织数据。程序主要关注如何通过动态规划方法找到最优解。
#include<iostream>
#include<sstream>
#include<string>
#include<vector>
#include<list>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<queue>
#include<algorithm>
#pragma warning(disable:4996)
using std::cin;
using std::cout;
using std::endl;
using std::stringstream;
using std::string;
using std::vector;
using std::list;
using std::pair;
using std::set;
using std::multiset;
using std::map;
using std::multimap;
using std::stack;
using std::queue;
using std::priority_queue;
class Turtle 
{
public:
	int weight, strength;
	friend bool operator < (const Turtle &a, const Turtle &b) 
	{
		return a.strength < b.strength;
	}
	Turtle()
	{
		weight = 0;
		strength = 0;
	}
	Turtle(const int &w, const int &s)
	{
		weight = w;
		strength = s;
	}
};
int main()
{
	//freopen("input.txt", "r", stdin);  
	//freopen("output.txt", "w", stdout);  
	vector<Turtle>turtle(1);
	int weight, strength;
	while (cin >> weight >> strength)
	{
		turtle.push_back({ weight,strength });
	}
	std::sort(turtle.begin()+1, turtle.end());
	vector<vector<int>>dp(turtle.size(), (vector<int>)turtle.size());
	for (size_t i = 0; i < turtle.size(); i++)
	{
		dp[i][0] = 0;
		for (int j = 1; j < turtle.size(); ++j)
		{
			dp[i][j] = 2000000000;
		}
	}
	for (size_t i = 1; i <turtle.size(); i++)
	{
		for (size_t j = 1; j <= i; j++)
		{
			dp[i][j] = dp[i - 1][j];
			if (turtle[i].strength - turtle[i].weight >= dp[i - 1][j - 1] && dp[i - 1][j - 1] != 2000000000)
			{
				dp[i][j] = std::min(dp[i][j], dp[i - 1][j - 1] + turtle[i].weight);
			}
		}
	}
	for (size_t i = turtle.size()-1; i >= 1; i--)
	{
		if (dp[turtle.size() - 1][i] != 2000000000)
		{
			cout << i << endl;
			break;
		}
	}
	return 0;
}

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 我们正在处理Keras中模型和层的序列化与反序列化相关的方法。这些方法对于保存和加载模型至关重要,尤其是在使用自定义层或需要跨平台部署模型时。以下是对每个方法的详细解释和示例。 ### 一、模型权重相关方法 这些方法用于处理模型的权重(参数),不涉及模型结构。 1. **`get_weights()`与`set_weights(weights)`** - 作用:获取/设置模型或层的权重(numpy数组列表) - 示例: ```python # 获取权重 weights = model.get_weights() # 设置权重(需与原始结构完全匹配) model.set_weights(weights) ``` 2. **`save_weights(filepath)`与`load_weights(filepath)`** - 作用:将权重保存到HDF5文件/从HDF5文件加载权重 - 特点: - 仅保存参数,不保存结构 - 加载时需先构建相同结构的模型 - 示例: ```python # 保存 model.save_weights('model_weights.h5') # 加载 model.load_weights('model_weights.h5') ``` ### 二、模型配置相关方法 这些方法处理模型或层的结构(配置),不涉及权重。 3. **`get_config()`** - 作用:返回包含层/模型配置的字典(可序列化为JSON) - 自定义层实现示例: ```python class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units=32, activation=None, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.units = units self.activation = tf.keras.activations.get(activation) def get_config(self): config = super().get_config() config.update({ 'units': self.units, 'activation': tf.keras.activations.serialize(self.activation) }) return config ``` 4. **`from_config(config)`** - 作用:根据配置字典创建层/模型实例 - 说明:通常由框架自动调用,无需手动实现 5. **`model_from_config(config)`** - 作用:根据模型配置字典实例化模型(等价于`Model.from_config(config)`) - 示例: ```python config = model.get_config() new_model = tf.keras.Model.from_config(config) ``` ### 三、JSON序列化方法 6. **`to_json()`** - 作用:将模型配置转换为JSON字符串(不包含权重) - 示例: ```python json_string = model.to_json() ``` 7. **`model_from_json(json_string)`** - 作用:从JSON字符串重建模型 - 要求:JSON必须由`to_json()`生成 - 示例: ```python model = tf.keras.models.model_from_json(json_string) ``` ### 四、完整模型保存与加载 8. **`model.save(filepath)`** - 作用:保存完整模型(HDF5格式) - 内容包含: - 模型结构(通过`get_config()`) - 权重(通过`get_weights()`) - 优化器状态 - 示例: ```python model.save('full_model.h5') ``` 9. **`tf.keras.models.load_model(filepath)`** - 作用:加载完整模型 - 关键参数: - `custom_objects`:字典,映射自定义类名称到类对象 - 处理自定义层: ```python model = tf.keras.models.load_model( 'custom_model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer} ) ``` - 注意:当模型包含自定义层时,必须提供`custom_objects`参数[^1][^2] ### 五、模型克隆 10. **`tf.keras.models.clone_model(model)`** - 作用:复制模型结构(不复制权重) - 用途:模型结构复用/权重初始化重置 - 示例: ```python new_model = tf.keras.models.clone_model(model) ``` ### 六、完整工作流程示例 ```mermaid graph LR A[构建模型] --> B[训练模型] B --> C[保存完整模型] C --> D[加载完整模型] B --> E[保存权重] A --> F[保存结构为JSON] E & F --> G[重建模型] ``` ### 常见问题解决方案 1. **加载HDF5模型报错`AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'`** - 原因:h5py版本不兼容 - 解决:降级到h5py<3.0(如`pip install 'h5py<3.0.0'`)[^4] 2. **自定义层加载失败** - 解决:确保`custom_objects`字典包含所有自定义类 ```python model = load_model('model.h5', custom_objects={ 'CustomDense': CustomDense, 'CustomActivation': CustomActivation }) ``` 3. **权重与结构不匹配** - 原因:`load_weights()`前未构建相同结构 - 解决:先创建模型结构再加载权重 ```python model = create_model() # 构建原始结构 model.load_weights('weights.h5') ``` ### 相关问题 1. 如何保存Keras模型为TensorFlow Lite格式? 2. 自定义层中哪些数据类型无法通过`get_config()`序列化? 3. 如何实现Keras模型的分布式训练? 4. 模型权重保存为HDF5与SavedModel格式有何区别? 5. 如何在加载模型后继续训练(恢复优化器状态)? 以上方法覆盖了Keras模型序列化的核心操作,合理使用可确保模型在不同环境间的无缝迁移[^1][^3][^4]。 </think> ### Keras模型与层序列化操作完整指南 #### 一、模型加载与保存 1. **`models.load_model()`** 加载完整模型(结构+权重+优化器状态): ```python # 加载HDF5格式模型 model = tf.keras.models.load_model('model.h5') # 加载包含自定义对象的模型 model = tf.keras.models.load_model( 'custom_model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer} ) ``` 注意:当模型包含自定义层时,必须通过`custom_objects`参数注册[^1][^2] 2. **`model.save()`** 保存完整模型: ```python # 保存为HDF5格式 model.save('full_model.h5') # 保存为TF SavedModel格式 model.save('saved_model/', save_format='tf') ``` #### 二、权重操作 3. **`get_weights()`与`set_weights()`** 获取/设置模型或层的权重: ```python # 获取权重列表(numpy数组) weights = model.layers[1].get_weights() # 设置权重(形状必须匹配) new_weights = [np.random.rand(10, 64), np.zeros(64)] # 权重+偏置 model.layers[1].set_weights(new_weights) ``` 4. **`save_weights()`与`load_weights()`** 仅保存/加载权重: ```python # 保存权重 model.save_weights('model_weights.h5') # 加载权重(模型结构需预先创建) model.load_weights('model_weights.h5') # 解决加载报错(h5py版本问题) pip uninstall h5py pip install 'h5py<3.0.0' # 修复AttributeError[^4] ``` #### 三、配置序列化 5. **`get_config()`与`from_config()`** 序列化层/模型配置: ```python # 获取层配置 config = dense_layer.get_config() print(config) # 输出:{'units': 64, 'activation': 'relu', ...} # 从配置重建层 new_layer = tf.keras.layers.Dense.from_config(config) ``` 6. **`model_from_config()`** 从配置字典重建模型: ```python model_config = model.get_config() new_model = tf.keras.models.model_from_config(model_config) ``` #### 四、JSON序列化 7. **`to_json()`与`model_from_json()`** 模型结构与JSON互转: ```python # 模型转JSON字符串 json_str = model.to_json() # 从JSON重建模型 rebuilt_model = tf.keras.models.model_from_json( json_str, custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer} ) ``` #### 五、模型克隆 8. **`clone_model()`** 复制模型结构(不含权重): ```python # 克隆模型 cloned_model = tf.keras.models.clone_model(model) # 克隆并复制权重 cloned_model = tf.keras.models.clone_model(model) cloned_model.set_weights(model.get_weights()) ``` ### 六、完整工作流示例 ```mermaid graph LR A[创建模型] --> B[训练模型] B --> C[保存完整模型] B --> D[保存权重] B --> E[保存JSON配置] C --> F[load_model加载] D --> G[load_weights加载] E --> H[model_from_json加载] ``` ```python # 完整流程示例 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) # 1. 保存完整模型 model.save('full_model.h5') # 2. 保存权重 model.save_weights('weights.h5') # 3. 保存JSON配置 with open('model_config.json', 'w') as f: f.write(model.to_json()) # 4. 加载方式比较 loaded_full = tf.keras.models.load_model('full_model.h5') # 完整模型 loaded_from_json = tf.keras.models.model_from_json(open('model_config.json').read()) loaded_from_json.load_weights('weights.h5') # 需单独加载权重 ``` ### 七、常见问题解决方案 1. **自定义层加载失败** ```python # 定义自定义层 class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer): def call(self, inputs): return tf.abs(inputs) def get_config(self): return super().get_config() # 加载时必须注册 model = load_model('model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer}) ``` 2. **权重形状不匹配** ```python # 检查权重形状 for layer, weights in zip(model.layers, model.get_weights()): print(f"{layer.name}: {[w.shape for w in weights]}") ``` 3. **HDF5版本问题** ```bash pip install 'h5py==2.10.0' --force-reinstall # 解决decode错误[^4] ``` ### 八、最佳实践总结 | 方法 | 保存内容 | 适用场景 | |------|----------|----------| | `save()` | 结构+权重+优化器 | 完整模型部署 | | `save_weights()` | 仅权重 | 迁移学习/微调 | | `to_json()` | 仅结构 | 架构共享 | | `clone_model()` | 结构(可选权重) | 模型复用 | ### 相关问题 1. 如何在自定义层中正确实现`get_config()`方法? 2. 加载Keras模型时如何解决版本兼容性问题? 3. TensorFlow SavedModel与HDF5格式有何区别? 4. 如何将Keras模型转换为TensorFlow Lite格式? 5. 模型序列化时如何处理自定义激活函数?
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