数据scale过程用model更方便，可以保存到本地

最新推荐文章于 2024-07-14 16:55:33 发布
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本文介绍了使用内置模型进行数据缩放的过程，这种方法不仅能够简化代码实现，还便于将模型保存为pkl文件以供后续测试及实际预测使用。特别地，文章详细描述了在股价预测项目中如何对训练数据进行标准化，并保存各特征的均值与方差以备不时之需。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如上图所示：数据缩放过程用自带的模型更方便；一来可以省略不少代码，二来可以保存成pkl形式，以期后期测试数据使用；

目前在股价预测项目中用训练数据标准化后，然后保存每个特征的均值与方差；等待测试与实盘预测数据中使用；

疫情数据分析与可视化：从Kaggle实战到疫情地图制作完全指南
海棠AI实验室
01-19 1111
本文将通过Kaggle平台的一个经典项目，向你展示如何利用Python进行疫情数据分析，并基于分析结果制作疫情传播的动态可视化地图。文章将从数据获取、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、建模，到最后的可视化呈现，带你走完疫情数据分析的完整流程。
H5调用摄像头拍照保存到服务器再把路径存到数据库中
yangzhenzhou1的博客
08-14 1722
HTML代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <script src="h...
数据本地储存
small_animation的博客
12-12 3893
//localStorage存储，数据长期保存在客户端，重新打开浏览器数据也不会丢失 //sessionStorage存储,保存临时会话数据，浏览器关闭则数据丢失 ,用法类似 //正常存储 localStorage.setItem(“key”,“value”); //储存数据 localStorage.getItem(“key”); //获取储存数据 //json对象存储： var...
Keras学习笔记二：保存本地模型和调用本地模型
weixin_30384217的博客
08-21 533
使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型，需要的时候直接调用，不再重新训练 一、保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder去噪为例。添加： file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_...
数据的Scale
北境の守望者
06-05 1452
有数组 A ，元素 a 属于 [minA, maxA]有数组 B, 元素 b 属于 [minB, maxB]现在欲将 A scale 到 B 的范围，有几种方法？方法1 ： 线性缩放分三步：将数组A中元素 缩放至 [0, 1].  For each a in A, a = (a-minA)/(maxA - minA)将数组A中元素缩放成 b 的range. For each a in A, a =...
【Python】如何训练模型并保存本地和加载模型
哈哈哈哈哈哈哈
05-10 2165
本文展示了如何用 Pandas 预处理数据、使用 scikit-learn 训练逻辑回归模型，并将模型保存到本地。然后我们又演示了如何加载保存的模型并进行预测。通过这种方式，可以在数据科学项目中重用已训练的模型，节省重复训练的时间。注意事项确保在训练和测试数据的预处理中使用相同的操作，以保持特征的一致性。由于模型会保存训练时的数据类型和形状，因此保持数据格式不变是重要的。
存储系统的扩展：scale out VS scale up
夏目の心
05-13 1897
一般的企业应用在高速增长后，性能都会遇到瓶颈，其中最主要的包括CPU计算能力不够、内存不够、存储系统空间不够以及网络性能不够等。这时候就需要“升级”自己的服务器来满足客户端的需求。这里就涉及到scale up和scale out的问题了。         什么是sacle out？就是纵向扩展，简单讲就是向更强大的cpu、内存、通道及其他设备扩展，提升设备自身的水平；什么是scale out？
使用java直接生成pdf保存至本地路径
qq_43630915的博客
10-06 3494
使用java直接生成pdf保存至本地路径
bvlc_reference_caffenet.caffemodel
03-18
加载`.caffemodel`文件，可以快速在新的数据集上进行预测，或者作为迁移学习的基础模型。 **应用场景：** Caffenet和`.caffemodel`文件常用于以下场景： - 图像分类：通过预训练的Caffenet对新图像进行分类。 - ...
【cn05.1数据集使用案例研究】：从下载到应用的全过程专家解析
[【cn05.1数据集使用案例研究】：从下载到应用的全过程专家解析](https://opengraph.githubassets.com/0dc283ff351a18b3c1942ccca4ae4413f3325de6fde9284ed14e926e6744e85b/chamodi08jaya/CNN-for-MNIST-dataset) ...
kaggl鳄梨模型，但是如何保存模型，之后使用该模型，延申的训练的各种模型训练完后如何使用
weixin_51119842的博客
04-15 447
#%% #输出高清图像 %config InlineBackend.figure_fotmat='retina' %matplotlib inline #图像显示中文 import matplotlib matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import seaborn as sns sns.set(font='Kaiti',style='ticks',font_scale=1.4) import numpy as np import pa.
kaggle快速保存模型文件
AKA-BAO的博客
03-26 682
【代码】kaggle快速保存模型文件。
Windows下Spark-mlib保存模型到本地报空指针解决方案
chenxiao_ji的专栏
08-26 4972
一、问题描述 在windows下用Spark mlib跑机器学习模型时，保存模型到本地，出现空指针异常。代码如下： import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS, SVMWithSGD} import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClas
如何在保存自定义的模型（kaggle上面跑模型）
weixin_44871341的博客
06-09 4687
保存整个自定义模型 最近由于自己电脑跑不动定义的模型，所以到kaggle上跑自己的模型 何为自定义模型 只要你的模型继承了tf.keras.Model，那么你的就算是自定义模型了 class D_cnn(tf.keras.Model): 如何保存训练好的模型 通过tf.saved_model.save(netwok, path) 其中network代表你的模型的实例化，path自己定义路径，（记住path保存没有文件格式，只需要给出路径，例如“./model\my_model” tf.saved
kaggle加载训练好的模型
hallo128的博客
07-14 910
# kaggle加载训练好的模型 ## 问题 已经在kaggle平台保存了（保存在电脑本地）一个自己训练好的模型，然后如何在一个新建的notebook中使用自己训练好的模型呢
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总结复盘，才能不迷失自己！
04-28 1464
可以使用pickle将训练好的模型保存到磁盘上，以备将来使用。现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）在这个例子中，我们首先定义了模型的架构，然后使用model.load_weights()函数加载之前保存的模型权重，并在新数据上进行预测。使用ONNX，您可以将模型从一个框架转换为另一个框架，或者在不同平台上使用模型。HDF5是一种用于存储大型科学数据集的文件格式，常用于存储深度学习模型的权重。
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云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储历史的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。 1. 云存储及其历史 简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便...
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kaggle地址: https://www.kaggle.com/ 上传数据集 添加别人已经上传过的数据集 查看数据路径 import os for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) 添加代码 # -*- coding: utf-8 -*- import da
从examples中学spark（二）：ModelSelectionViaCrossValidationExample.scala以及模型保存
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学习前（理论） 最小二乘法、岭回归、Lasso等 学习中（领悟） 1.首先是一段包导入，跳过 import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import or
Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything Model for Salient Object Detection如何跑通这个代码
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### 如何运行 Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything Model 进行显著对象检测 为了成功运行用于显著性目标检测的多尺度和细节增强的Segment Anything模型，需遵循特定的环境配置与代码执行流程。该过程涉及安装依赖库、下载预训练权重以及编写或调用测试脚本。 #### 安装必要的软件包 首先，在本地环境中设置Python虚拟环境并激活它。接着，通过`requirements.txt`文件来安装所需的第三方库： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此命令会自动解析并安装所有必需的Python包[^1]。 #### 下载预训练模型参数 访问官方GitHub仓库页面获取最新的预训练模型权重文件。通常这些权重会被托管于Google Drive或其他云存储服务上。按照README文档中的指示完成下载，并将其放置到指定目录下以便后续加载使用[^2]。 #### 准备输入图像数据集 创建一个新的文件夹用来存放待处理图片集合。确保每张图片都符合预期格式（如JPEG），并且尺寸适合网络输入需求。如果有必要的话，可以先对原始素材做一些简单的预处理操作，比如裁剪、缩放等。 #### 编写推理脚本 基于给定的例子或者模板，开发一段能够读取单幅或多帧静态画面作为输入，并输出相应分割掩码结果的小程序。这里给出一个简化版的PyTorch风格伪代码片段供参考： ```python import torch from model import MSDetailEnhanceSAM # 假设这是自定义类名 def main(image_path, checkpoint_path='path/to/checkpoint.pth'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 初始化模型实例并将之移动至GPU/CPU设备端 sam_model = MSDetailEnhanceSAM().to(device) # 加载已保存的最佳性能状态字典 sam_model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path,map_location=device)) sam_model.eval() with torch.no_grad(): img_tensor = preprocess_image(image_path).unsqueeze(0).to(device) pred_mask = sam_model(img_tensor)[0].squeeze() visualize_result(pred_mask.cpu().numpy()) if __name__ == '__main__': from argparse import ArgumentParser parser = ArgumentParser(description="Run inference using SAM.") parser.add_argument('img', type=str, help='Path to input image') args = parser.parse_args() main(args.img) ``` 上述代码展示了如何加载预训练好的MSDetailEnhanceSAM架构，并针对单一路径下的图片执行预测任务。注意实际应用时可能还需要额外考虑批量处理逻辑以及其他优化措施。
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