import pickle

keras 人工智能之VGGNet神经网络模型训练

上期文章我们分享了如何使用LetNet体系结构来搭建一个图片识别的神经网络：人工智能Keras的第一个图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别）本期我们基于VGGNet神经网络来进行图片的识别，且增加图片的识别种类，当然你也可以增加更多的种类，本期代码跟往期代码有很大的相识处，可以参考VGGNet基...

超参数自动调参库介绍（超参数选择）

前言今天给大家聊聊机器学习领域中，存在的一些自动化超参数寻优库。优化基模型选择的耳熟能详的支持向量机模型，就用不同的自动化寻参工具来实现SVM参数的优化。介绍Auto-SklearnAuto-Sklearn是一个用于自动特征工程和机器学习模型选择的库，是Scikit-Learn的扩展。这个库因...

Python数据序列化(Data Serialization)实用总结

在Python编程中，数据序列化是将Python对象转换为字节序列的过程，以便可以在不同的环境中存储和传输。相反，数据反序列化是将字节序列转换回Python对象的过程。以下是一些关于Python数据序列化的实用总结和技巧：1.基础序列化序列化通常用于将Python对象转换为字节序列，以便存储或传输...

Python编程新视角:模块化让复杂变得简单

Python拥有丰富的标准库，这里介绍常用的Python模块及其简单应用示例。请注意，部分示例可能需要特定版本的Python环境，且自Python2到Python3存在一些不兼容的变化，以下示例假设使用的是Python3环境。os:提供了与操作系统交互的各种功能。importosprint...

python字典存入文件的方法（python如何将字典存入excel）

将Python字典存入文件，可以使用JSON或Pickle等模块来实现。以下是使用JSON和Pickle将Python字典存入文件的示例代码。使用JSON存入文件将Python字典存入文件时，可以使用JSON格式将字典转换为字符串，然后将字符串写入文件。示例代码如...

多模态 RAG 管道构建的三种方法（多模态包括哪些模态）

世界上的大部分数据都以图像、音频和视频的形式存在，而不仅仅是文本。多模态LLM系统正在不断发展以应对这种复杂性。这些模型能够处理多种类型的输入，其中每种模态都指的是一种特定的数据类型——如文本、声音、图像等。在使用多模态LLM时，我们通常从提示工程开始，并且无论精度如何，都会实现合理的准确...

Python常见模块机os、sys、pickle、json、time用法

1.os模块：提供与操作系统交互的功能。importos#获取当前工作目录current_dir=os.getcwd()#创建新目录os.mkdir("new_directory")#判断文件是否存在file_exists=os.path.exists("file....

Python用内置模块来构建REST服务、RPC服务

1写在前面和小伙伴们分享一些Python网络编程的一些笔记，博文为《PythonCookbook》读书后笔记整理博文涉及内容包括：TCP/UDP服务构建不使用框架创建一个REST风格的HTTP服务基于XML-RPC实现简单的RPC基于multiprocessing实现简单的RPCpytho...

【AI系统】推理文件格式（ai推理模型）

在训练好一个模型后，需要将其保存下来，以便在需要时重新加载并进行推理或进一步的训练。为了实现这一目标，需要一种有效的方式来将模型的参数、结构等保存起来。本文主要介绍在推理引擎中，针对神经网络模型的序列化与反序列化、不同的模型序列化方法，以及Protobuf和FlatBuffers两种在端侧常...

Python数据处理:深入理解序列化与反序列化

在现代编程实践中，数据的序列化与反序列化是数据持久化、网络通信等领域不可或缺的技术。本文将深入探讨Python中数据序列化与反序列化的概念、实现方式以及数据验证的重要性，并提供丰富的代码示例。序列化与反序列化概述序列化序列化是将程序中的数据结构或对象状态转换成可存储或可传输的格式的过程。在Pytho...