活动介绍

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

时间: 2024-02-15 08:27:16 浏览: 85
这是在 Keras 中使用的回调函数，用于在训练过程中保存模型的权重。具体来说，它接受一些参数，包括： - `filepath`: 权重文件保存的路径； - `monitor`: 监控的指标，这里是损失函数的值； - `verbose`: 是否输出保存权重的信息，这里设置为 1 表示输出； - `save_best_only`: 是否只保存最佳的权重，这里设置为 True 表示只保存损失函数最小的权重； - `save_weights_only`: 是否只保存权重而不保存模型结构，这里设置为 True 表示只保存权重； - `mode`: 监控指标的模式，这里是最小化模式（'min'）； - `save_freq`: 保存频率，这里是每个 epoch 保存一次。 通过使用这个回调函数，可以在训练过程中自动保存模型的权重，以便在训练结束后进行模型的评估和预测。
相关问题

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

这段代码使用 Keras 中的 ModelCheckpoint 回调函数来在训练过程中保存模型的权重。它的参数包括： - filepath：保存模型权重的路径，可以是一个字符串模板，其中包含 epoch 和模型指标的变量。 - monitor：监控的指标，当指标改善时，自动保存模型权重。 - verbose：输出日志的详细程度。这里设置为 1，表示输出保存模型权重的详细信息。 - save_best_only：是否只保存指标最好的模型权重。 - save_weights_only：是否仅保存模型权重，而不是整个模型。 - mode：监控指标的模式，可以是 'auto', 'min', 'max' 中的一个。这里设置为 'min'，表示监控的指标越小越好。 - save_freq：保存模型权重的频率。这里设置为 'epoch'，表示每个 epoch 结束时保存一次模型权重。 返回值是一个 ModelCheckpoint 回调函数对象 mc。在训练模型时，可以将此对象作为参数传递给 fit_generator 函数，以便在训练过程中自动保存模型权重。

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_path, monitor='val_tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

这段代码是在创建一个 Keras 回调函数，用于在训练过程中保存模型的权重。其中，参数 `filepath` 指定保存权重的路径和文件名，参数 `monitor` 指定监控的指标，当该指标在验证集上改善时，就会保存模型权重。在这里，监控的指标是 `val_tf.math.multiply_2_loss`，它是验证集上的损失函数。参数 `verbose` 控制输出信息的详细程度，如果为 1，则在保存时输出信息。参数 `save_best_only` 为 True，表示只保存在验证集上表现最好的模型权重。参数 `save_weights_only` 为 True，表示只保存权重，而不保存整个模型。参数 `mode` 为 min，表示监控的指标应该越小越好。参数 `save_freq` 表示保存频率，这里设置为每个 epoch 结束时保存一次。
阅读全文

相关推荐

pdf

keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作

主要介绍了keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程

主要介绍了keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

keras 如何保存最佳的训练模型

主要介绍了keras 如何保存最佳的训练模型，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

checkpoint_save_path = "./cwru_checkpoint/cwru_cnn.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('-------------load the model-----------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True, save_best_only=True) history = model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid), shuffle=True, callbacks=[cp_callback]) model.summary() 这段代码是做什么

- tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint是一个回调函数，它会在每个epoch结束时保存模型的权重。这里设定了save_weights_only=True，只保存权重而不保存模型结构；save_best_only=True表示只保存最好的模型，即...

if not train: # Load Pretrained Weights model_spot.load_weights(path) else: model_spot.set_weights(weight_reset_spot) history_spot = model_spot.fit( X_train, np.array(y_train), batch_size=batch_size, epochs=epochs_spot, verbose=0, validation_data = (X_test, np.array(y_test)), shuffle=True, callbacks=[keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath = path, save_weights_only=True )], )

从这段代码中可以看出，如果train为False，则会加载预训练的权重；如果train为True，则会使用重置...此外，还使用了回调函数keras.callbacks.ModelCheckpoint，用于在每个epoch结束时保存模型权重。保存的路径为path。

var my_callbacks = [keras.Callbacks.EarlyStopping(RemoteMonitor = "val_loss", patience = 10, verbose = 1), keras.callbacks.ModelCheckpoint('best_model.h5', monitor = 'val_accuracy', save_best_only = True)]; // 步骤4：训练模型

ModelCheckpoint('best_model.h5', monitor='val_accuracy', save_best_only=True, mode='max') ] # 训练 history = model.fit( x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val...

def train(): notes = get_notes() # 得到所有不重复的音调数目 num_pitch = len(set(notes)) network_input, network_output = prepare_sequences(notes, num_pitch) model = network_model(network_input, num_pitch) # 输入，音符的数量，训练后的参数文件(训练的时候不用写) filepath = "02weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" # 用checkpoint(检查点)文件在每一个Epoch结束时保存模型的参数 # 不怕训练过程中丢失模型参数，当对loss损失满意的时候可以随时停止训练 checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, # 保存参数文件的路径 monitor='loss', # 衡量的标准 verbose=0, # 不用冗余模式 save_best_only=True, # 最近出现的用monitor衡量的最好的参数不会被覆盖 mode='min' # 关注的是loss的最小值 ) callbacks_list = [checkpoint] # callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 用fit方法来训练模型 model.fit(network_input, network_output, epochs=50, batch_size=64, callbacks=callbacks_list) # 输入，标签（衡量预测结果的），轮数，一次迭代的样本数，回调 # model.save(filepath='./model',save_format='h5')

接着，它定义了一个神经网络模型，并使用 ModelCheckpoint() 回调函数在每个 epoch 结束时保存模型的参数。最后，使用 fit() 方法来训练模型，其中包括训练数据、标签、训练轮数、批次大小和回调函数。在训练...

save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models') filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(save_dir, filepath), monitor='val_acc',verbose=1, save_best_only=True) # 利用批量生成器拟合模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=50, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=20, callbacks=[checkpoint])

1. 定义模型保存路径：通过os.path.join将当前工作目录与'saved_models'拼接得到模型保存目录save_dir，通过字符串拼接方式定义模型文件名filepath，其中{epoch:02d}和{val_acc:.2f}是占位符，分别代表当前训练的...

var callbacks = new Callback[]{new EarlyStopping(monitor: "val_loss",patience: 10,verbose: 1,restore_best_weights: true), new ModelCheckpoint(filepath: "best_model.h5",monitor: "val_accuracy",save_best_only: true,verbose: 1)}; model.fit(train_X, train_Y, batch_size: 64, epochs: 100, validation_data: (test_X, test_Y), callbacks: callbacks); 参数 6: 无法从“Keras.Callbacks.Callback[]”转换为“System.Collections.Generic.List<Tensorflow.Keras.Engine.ICallback>”

save_best_only: true )); // 4. 训练时传递列表 model.fit( x_train, y_train, epochs: 100, validation_split: 0.2, callbacks: callbacks // 正确传递 List ); #### 关键注意事项 1. **必须的命名空间...

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')如何打印出训练过程中饿权重矩阵

cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) # Train the model and save the weights model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_...

static void Main() { string csvPath = @"D:\编程软件系列\VS2022社区版\文件\DNN_Keras\数据\SuperbigNumber.csv"; var (X_train, Y_train) = LoadCSVData(csvPath); int totalSamples = (int)X_train.shape[0]; var indices = np.arange(0,totalSamples); np.random.shuffle(indices); int trainEnd = (int)(totalSamples * 0.8); var train_X = X_train[indices[new Slice(0, trainEnd)]]; var train_Y = Y_train[indices[new Slice(0, trainEnd)]]; var test_X = X_train[indices[new Slice(trainEnd)]]; var test_Y = Y_train[indices[new Slice(trainEnd)]]; print("训练集形状:", train_X.shape); print("测试集形状:", test_X.shape); var dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_X, train_Y); print(" 训练集输出 "); foreach (var (item_x, item_y) in dataset) { print($"x:{item_x.numpy()},y:{item_y.numpy()}"); } var inputs = keras.Input(shape:1); var x = keras.layers.Dense(32, activation: "relu").Apply(inputs); x = keras.layers.Dense(64, activation: "relu").Apply(x); x = keras.layers.Dense(128, activation: "relu").Apply(x); x = keras.layers.Dense(256, activation: "relu").Apply(x); x = keras.layers.Dense(512, activation: "relu").Apply(x); x = keras.layers.Dense(1024, activation: "relu").Apply(x); x = keras.layers.Dropout(0.3f).Apply(x); var outputs = keras.layers.Dense(6,activation: "softmax").Apply(x); var model = keras.Model(inputs, outputs); model.summary(); model.compile(loss: keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), optimizer: keras.optimizers.AdamW(), metrics: ["accuracy"]); model.fit(train_X, train_Y, batch_size:64, epochs: 100, validation_split:0.2f, callbacks = my_callbacks); model.evaluate(test_X, test_Y, verbose: 1); model.save(filepath: "D:\\编程软件系列\\VS2022社区版\\文件\\DNN_Keras\\数据\\Superbignumber.model", overwrite:true, include_optimizer:true, save_format:"tf"); var weights = model.TrainableVariables; print($"权重weight: {weights[0].numpy()}, 偏置bias: {weights[1].numpy()}"); } 增加回调函数 早停机制

- save_best_only：只保存最佳模型 - mode：监控模式（min 用于损失，max 用于准确率） ### 注意事项 1. **验证数据必需**： csharp // 必须提供验证数据（二选一） validation_data: (x_val, y_...

import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from keras.callbacks import ModelCheckpoint # 数据集准备 # 从数据集中读取LINUX代码，进行分词、编码等预处理 # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(256, input_shape=(seq_length, vocab_size), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') # 设置模型检查点 filepath="weights-improvement-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min') callbacks_list = [checkpoint] # 训练模型 model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=128, callbacks=callbacks_list) # 使用模型生成LINUX代码 # 通过提供一些关键字或者代码片段来启动模型生成，模型会根据输入的信息生成相应的LINUX代码。这段代码为什么运行报错NameError: name 'seq_length' is not defined，怎么修改

model.add(LSTM(256, input_shape=(seq_length, vocab_size), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax')...

def train_gan(generator, discriminator, gan, dataset, latent_dim, epochs): notes = get_notes() # 得到所有不重复的音调数目 num_pitch = len(set(notes)) network_input, network_output = prepare_sequences(notes, num_pitch) model = build_gan(network_input, num_pitch) # 输入，音符的数量，训练后的参数文件(训练的时候不用写) filepath = "03weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, # 保存参数文件的路径 monitor='loss', # 衡量的标准 verbose=0, # 不用冗余模式 save_best_only=True, # 最近出现的用monitor衡量的最好的参数不会被覆盖 mode='min' # 关注的是loss的最小值 ) for epoch in range(epochs): for real_images in dataset: # 训练判别器 noise = tf.random.normal((real_images.shape[0], latent_dim)) fake_images = generator(noise) with tf.GradientTape() as tape: real_pred = discriminator(real_images) fake_pred = discriminator(fake_images) real_loss = loss_fn(tf.ones_like(real_pred), real_pred) fake_loss = loss_fn(tf.zeros_like(fake_pred), fake_pred) discriminator_loss = real_loss + fake_loss gradients = tape.gradient(discriminator_loss, discriminator.trainable_weights) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, discriminator.trainable_weights)) # 训练生成器 noise = tf.random.normal((real_images.shape[0], latent_dim)) with tf.GradientTape() as tape: fake_images = generator(noise) fake_pred = discriminator(fake_images) generator_loss = loss_fn(tf.ones_like(fake_pred), fake_pred) gradients = tape.gradient(generator_loss, generator.trainable_weights) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, generator.trainable_weights)) gan.fit(network_input, np.ones((network_input.shape[0], 1)), epochs=100, batch_size=64) # 每 10 个 epoch 打印一次损失函数值 if (epoch + 1) % 10 == 0: print("Epoch:", epoch + 1, "Generator Loss:", generator_loss.numpy(), "Discriminator Loss:", discriminator_loss.numpy())

这段代码看起来是一个 GAN 模型的训练过程。其中 generator 和 discriminator 分别是生成器和判别器，gan 是整个 GAN 模型，dataset 是训练数据，latent_dim 是生成器的输入维度，epochs 是训练的轮数。...

keras.callbacks.ModelCheckpoint

The ModelCheckpoint callback in Keras is used to save the model after every epoch or a certain number of epochs during training. This callback is useful when training deep learning models that can ...

举一下tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint的例子

checkpoint_path = "path/to/save/checkpoints/weights-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path, verbose=1, save_best_only=True, monitor='val_loss', ...

static void Main() { tf.enable_eager_execution(); string csvPath = @"D:\编程软件系列\VS2022社区版\文件\DNN_Keras\数据\大了Number.csv"; var (train_X, train_Y) = LoadCSVData(csvPath); print(train_X.shape); print(train_Y.shape); var inputs = keras.Input(shape: 1); var x = keras.layers.Dense(32, activation: "relu").Apply(inputs); x = keras.layers.Dense(64, activation: "relu").Apply(x); var outputs = keras.layers.Dense(20, activation: "softmax").Apply(x); var model = keras.Model(inputs, outputs); model.summary(); model.compile(loss: keras.losses.MeanSquaredError(), 。 optimizer: keras.optimizers.SGD(0.001f), metrics: ["mae"]); model.fit(train_X, train_Y, batch_size:64, epochs: 20, validation_split:0.2f); model.evaluate(train_X, train_Y, verbose:1); model.save(filepath:"D:\\编程软件系列\\VS2022社区版\\文件\\DNN_Keras\\数据\\mnist.model", overwrite:true, include_optimizer:true, save_format:"tf"); var weights = model.TrainableVariables; print($"weight: {weights[0].numpy()}, bias: {weights[1].numpy()}"); } 修改代码，将数据拆分为70%训练集用于model.fit输入数据，10%用于model.fit 临时验证集，20%测试集用于model.evaluate输入数据

//编译模型model.compile(optimizer:keras.optimizers.Adam(),loss: keras.losses.BinaryCrossentropy(),metrics:new[]{ "accuracy"}); //训练模型，使用验证集model.fit(X_train, y_train,batch_size:32,epochs:10...

# %% [markdown] # # CNN-VIT 视频动态手势识别 # # ### 隔空手势 # %% [markdown] # ### 下载数据 # %% # import os # import moxing as mox # if not os.path.exists('hand_gesture'): # mox.file.copy_parallel('obs://modelbox-course/hand_gesture', 'hand_gesture') # %% [markdown] # ### 准备环境 # %% # conda clean -i -y # %% # conda install cudatoolkit=11.3.1 cudnn=8.2.1 -y --override-channels --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main # %% # !pip install --upgrade pip # %% # !pip install tensorflow-gpu==2.5.0 imageio # %% # !pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # %% # conda install tqdm matplotlib==3.5.3 # %% [markdown] # 运行完成请务必点击左上角Kernel->Restart Kernel重启kernel # %% [markdown] # ### 模型训练 # %% import cv2 import glob import numpy as np from tqdm import tqdm import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # %% [markdown] # 打印TensorFlow版本并显示可用GPU # %% print('Tensorflow version: {}'.format(tf.__version__)) print('GPU available: {}'.format(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) # %% [markdown] # 创建视频输入管道获取视频类别标签 # %% videos = glob.glob('hand_gesture/*.mp4') np.random.shuffle(videos) labels = [int(video.split('_')[-2]) for video in videos] videos[:5], len(videos), labels[:5], len(videos) # %% [markdown] # 显示数据分布情况 # %% from collections import Counter counts = Counter(labels) print(counts) plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.bar(counts.keys(), counts.values()) plt.xlabel('Class label') plt.ylabel('Number of samples') plt.title('Class distribution in videos') plt.show() # %% [markdown] # 图像中心裁剪 # %% def crop_center_square(img): h, w = img.shape[:2] square_w = min(h, w) start_x = w // 2 - square_w // 2 end_x = start_x + square_w start_y = h // 2 - square_w // 2 end_y = start_y + square_w result = img[start_y:end_y, start_x:end_x] return result # %% MAX_SEQUENCE_LENGTH = 40 IMG_SIZE = 299 NUM_FEATURES = 1536 # %% [markdown] # 视频抽帧预处理 # %% def load_video(file_name): cap = cv2.VideoCapture(file_name) # 每隔多少帧抽取一次 frame_interval = 4 frames = [] count = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 每隔frame_interval帧保存一次 if count % frame_interval == 0: # 中心裁剪 frame = crop_center_square(frame) # 缩放 frame = cv2.resize(frame, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) # BGR -> RGB [0,1,2] -> [2,1,0] frame = frame[:, :, [2, 1, 0]] frames.append(frame) count += 1 return np.array(frames) # %% [markdown] # 显示视频 # %% import random import imageio from IPython.display import Image label_to_name = {0:'无效手势', 1:'上滑', 2:'下滑', 3:'左滑', 4:'右滑', 5:'打开', 6:'关闭', 7:'放大', 8:'缩小'} print(label_to_name.get(labels[0])) frames = load_video(videos[0]) frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH].astype(np.uint8) imageio.mimsave('test.gif', frames, durations=10) display(Image(open('test.gif', 'rb').read())) frames.shape # %% [markdown] # #### InceptionResNetV2 # %% [markdown] # 创建图像特征提取器 # %% def get_feature_extractor(): feature_extractor = keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2( weights = 'imagenet', include_top = False, pooling = 'avg', input_shape = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3) ) preprocess_input = keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input inputs = keras.Input((IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)) preprocessed = preprocess_input(inputs) outputs = feature_extractor(preprocessed) model = keras.Model(inputs, outputs, name = 'feature_extractor') return model # %% feature_extractor = get_feature_extractor() feature_extractor.summary() # %% # from tensorflow.keras.applications import InceptionResNetV2 # weights_path = 'inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5' # model = InceptionResNetV2(weights=None, include_top=False, input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)) # model.load_weights(weights_path) # feature_extractor = model # feature_extractor.summary() # %% [markdown] # 提取视频图像特征 # %% def load_data(videos, labels): video_features = [] for video in tqdm(videos): frames = load_video(video) counts = len(frames) # 如果帧数小于MAX_SEQUENCE_LENGTH if counts < MAX_SEQUENCE_LENGTH: # 补白 diff = MAX_SEQUENCE_LENGTH - counts # 创建全0的numpy数组 padding = np.zeros((diff, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)) # 数组拼接 frames = np.concatenate((frames, padding)) # 获取前MAX_SEQUENCE_LENGTH帧画面 frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH, :] # 批量提取特征 video_feature = feature_extractor.predict(frames) video_features.append(video_feature) return np.array(video_features), np.array(labels) # %% video_features, classes = load_data(videos, labels) video_features.shape, classes.shape # %% [markdown] # #### Dataset # %% batch_size = 16 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((video_features, classes)) dataset = dataset.shuffle(len(videos)) test_count = int(len(videos) * 0.2) train_count = len(videos) - test_count dataset_train = dataset.skip(test_count).cache().repeat() dataset_test = dataset.take(test_count).cache().repeat() train_dataset = dataset_train.shuffle(train_count).batch(batch_size) test_dataset = dataset_test.shuffle(test_count).batch(batch_size) train_dataset, train_count, test_dataset, test_count # %% [markdown] # #### VIT Model # %% # 位置编码 class PositionalEmbedding(layers.Layer): def __init__(self, seq_length, output_dim): super().__init__() # 构造从0~MAX_SEQUENCE_LENGTH的列表 self.positions = tf.range(0, limit=MAX_SEQUENCE_LENGTH) self.positional_embedding = layers.Embedding(input_dim=seq_length, output_dim=output_dim) def call(self,x): # 位置编码 positions_embedding = self.positional_embedding(self.positions) # 输入相加 return x + positions_embedding # %% # 编码器 class TransformerEncoder(layers.Layer): def __init__(self, num_heads, embed_dim): super().__init__() self.p_embedding = PositionalEmbedding(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NUM_FEATURES) self.attention = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim, dropout=0.1) self.layernorm = layers.LayerNormalization() def call(self,x): # positional embedding positional_embedding = self.p_embedding(x) # self attention attention_out = self.attention( query = positional_embedding, value = positional_embedding, key = positional_embedding, attention_mask = None ) # layer norm with residual connection output = self.layernorm(positional_embedding + attention_out) return output # %% def video_cls_model(class_vocab): # 类别数量 classes_num = len(class_vocab) # 定义模型 model = keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NUM_FEATURES)), TransformerEncoder(2, NUM_FEATURES), layers.GlobalMaxPooling1D(), layers.Dropout(0.1), layers.Dense(classes_num, activation="softmax") ]) # 编译模型 model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(1e-5), loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics = ['accuracy'] ) return model # %% # 模型实例化 model = video_cls_model(np.unique(labels)) # 打印模型结构 model.summary() # %% from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau # 保存检查点 checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best.h5', monitor='val_loss', save_weights_only=True, save_best_only=True, verbose=1, mode='min') # 提前终止 earlyStopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=50, mode='min', baseline=None) # 减少learning rate rlp = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.7, patience=30, min_lr=1e-15, mode='min', verbose=1) # %% [markdown] # #### 开始训练 # %% history = model.fit(train_dataset, epochs = 1000, steps_per_epoch = train_count // batch_size, validation_steps = test_count // batch_size, validation_data = test_dataset, callbacks = [checkpoint, earlyStopping, rlp]) # %% [markdown] # #### 绘制结果 # %% plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], 'r', label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], 'g--', label='val_loss') plt.title('VIT Model') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() # %% plt.plot(history.epoch, history.history['accuracy'], 'r', label='acc') plt.plot(history.epoch, history.history['val_accuracy'], 'g--', label='val_acc') plt.title('VIT Model') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() # %% [markdown] # 加载训练最优权重 # %% model.load_weights('best.h5') # %% [markdown] # 模型评估 # %% model.evaluate(dataset.batch(batch_size)) # %% [markdown] # 保存模型 # %% model.save('saved_model') # %% [markdown] # ### 手势识别 # %% import random # 加载模型 model = tf.keras.models.load_model('saved_model') # 类别标签 label_to_name = {0:'无效手势', 1:'上滑', 2:'下滑', 3:'左滑', 4:'右滑', 5:'打开', 6:'关闭', 7:'放大', 8:'缩小'} # %% # 获取视频特征 def getVideoFeat(frames): frames_count = len(frames) # 如果帧数小于MAX_SEQUENCE_LENGTH if frames_count < MAX_SEQUENCE_LENGTH: # 补白 diff = MAX_SEQUENCE_LENGTH - frames_count # 创建全0的numpy数组 padding = np.zeros((diff, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)) # 数组拼接 frames = np.concatenate((frames, padding)) # 取前MAX_SEQ_LENGTH帧 frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH,:] # 计算视频特征 N, 1536 video_feat = feature_extractor.predict(frames) return video_feat # %% # 视频预测 def testVideo(): test_file = random.sample(videos, 1)[0] label = test_file.split('_')[-2] print('文件名:{}'.format(test_file) ) print('真实类别:{}'.format(label_to_name.get(int(label))) ) # 读取视频每一帧 frames = load_video(test_file) # 挑选前帧MAX_SEQUENCE_LENGTH显示 frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH].astype(np.uint8) # 保存为GIF imageio.mimsave('animation.gif', frames, duration=10) # 获取特征 feat = getVideoFeat(frames) # 模型推理 prob = model.predict(tf.expand_dims(feat, axis=0))[0] print('预测类别：') for i in np.argsort(prob)[::-1][:5]: print('{}: {}%'.format(label_to_name[i], round(prob[i]*100, 2))) return display(Image(open('animation.gif', 'rb').read())) # %% [markdown] # 视频推理 # %% for i in range(20): testVideo() 添加usb视频推理

converter.save('tensorrt_model') 3. **帧率控制**： python # 在循环中添加 start_time = time.time() # ...处理逻辑... elapsed = time.time() - start_time time.sleep(max(0, 1/30 - elapsed)) # 维持...

import os import tensorflow as tf from utils import get_data, data_hparams from keras.callbacks import ModelCheckpoint

save_best_only=True) 这段脚本设置了监控验证集上的准确率 (val_accuracy) 并仅保留性能最好的版本[^3]。 #### 开始训练过程 最后一步就是执行实际的学习循环操作，在其中加入之前准备好的 checkpoint ...

大家在看

recommend-type

gridctrl控件的使用示例程序，程序中有关于gridctrl控件的属性设置、各种方法的使用

gridctrl控件的使用示例程序，程序中有关于gridctrl控件的属性设置、各种方法的使用
recommend-type

学习XML Publisher

XML Publisher for Oracle EBS report development
recommend-type

威纶通HMI做Modbus网关 C#通过网络采集数据.zip

这是我实际在上海做的一个项目当时车间有20多台设备，我采用了该方式可以很快的采集到设备的数据，现在分享给大家一同学习学习，如若有不足之处望各位指教，大家互相学习学习！
recommend-type

A5V2R2刷机工具_idata95w刷机_idata95v刷机_iData95刷机_iData95刷机_pda刷机软件_

pda刷机工具，用于idata95w/v刷机，内含说明，使用看型号说明
recommend-type

paddlets框架介绍和对应的ppt和案例分析

paddlets框架介绍和对应的ppt和案例分析

最新推荐

recommend-type

精选Java案例开发技巧集锦

从提供的文件信息中，我们可以看出，这是一份关于Java案例开发的集合。虽然没有具体的文件名称列表内容，但根据标题和描述，我们可以推断出这是一份包含了多个Java编程案例的开发集锦。下面我将详细说明与Java案例开发相关的一些知识点。 首先，Java案例开发涉及的知识点相当广泛，它不仅包括了Java语言的基础知识，还包括了面向对象编程思想、数据结构、算法、软件工程原理、设计模式以及特定的开发工具和环境等。 ### Java基础知识 - **Java语言特性**：Java是一种面向对象、解释执行、健壮性、安全性、平台无关性的高级编程语言。 - **数据类型**：Java中的数据类型包括基本数据类型（int、short、long、byte、float、double、boolean、char）和引用数据类型（类、接口、数组）。 - **控制结构**：包括if、else、switch、for、while、do-while等条件和循环控制结构。 - **数组和字符串**：Java数组的定义、初始化和多维数组的使用；字符串的创建、处理和String类的常用方法。 - **异常处理**：try、catch、finally以及throw和throws的使用，用以处理程序中的异常情况。 - **类和对象**：类的定义、对象的创建和使用，以及对象之间的交互。 - **继承和多态**：通过extends关键字实现类的继承，以及通过抽象类和接口实现多态。 ### 面向对象编程 - **封装、继承、多态**：是面向对象编程（OOP）的三大特征，也是Java编程中实现代码复用和模块化的主要手段。 - **抽象类和接口**：抽象类和接口的定义和使用，以及它们在实现多态中的不同应用场景。 ### Java高级特性 - **集合框架**：List、Set、Map等集合类的使用，以及迭代器和比较器的使用。 - **泛型编程**：泛型类、接口和方法的定义和使用，以及类型擦除和通配符的应用。 - **多线程和并发**：创建和管理线程的方法，synchronized和volatile关键字的使用，以及并发包中的类如Executor和ConcurrentMap的应用。 - **I/O流**：文件I/O、字节流、字符流、缓冲流、对象序列化的使用和原理。 - **网络编程**：基于Socket编程，使用java.net包下的类进行网络通信。 - **Java内存模型**：理解堆、栈、方法区等内存区域的作用以及垃圾回收机制。 ### Java开发工具和环境 - **集成开发环境（IDE）**：如Eclipse、IntelliJ IDEA等，它们提供了代码编辑、编译、调试等功能。 - **构建工具**：如Maven和Gradle，它们用于项目构建、依赖管理以及自动化构建过程。 - **版本控制工具**：如Git和SVN，用于代码的版本控制和团队协作。 ### 设计模式和软件工程原理 - **设计模式**：如单例、工厂、策略、观察者、装饰者等设计模式，在Java开发中如何应用这些模式来提高代码的可维护性和可扩展性。 - **软件工程原理**：包括软件开发流程、项目管理、代码审查、单元测试等。 ### 实际案例开发 - **项目结构和构建**：了解如何组织Java项目文件，合理使用包和模块化结构。 - **需求分析和设计**：明确项目需求，进行系统设计，如数据库设计、系统架构设计等。 - **代码编写和实现**：根据设计编写符合要求的代码，实现系统的各个模块功能。 - **测试和维护**：进行单元测试、集成测试，确保代码质量，对项目进行维护和升级。 ### 其他相关知识点 - **Java虚拟机（JVM）**：了解JVM的基本工作原理，包括类加载机制、内存管理、垃圾回收算法等。 - **常用Java框架**：比如Spring、Hibernate、MyBatis等，在实际开发中常常与Java基础结合使用，提高开发效率。 以上知识点可以作为学习Java案例开发的基础框架。在实际的开发实践中，开发者需要结合具体的项目需求，对这些知识点进行灵活运用。通过反复的案例实践，可以加深对Java编程的理解，并逐步提升开发技能。这份集锦可能包含的案例可能涉及上述知识点的具体应用，能够帮助学习者更好地理解理论与实践的结合，从而快速提升个人的Java开发能力。
recommend-type

【VASP报错深度解析】：5大技巧识别并永久解决离子距离太近警告

# 1. VASP软件简介及离子距离太近问题概述 ## 1.1 VASP软件简介 **VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）** 是一款广泛应用于计算材料科学的软件，它基于密度泛函理论（DFT）计算固体、表面和分子的电子结构和性质。
recommend-type

npm error A complete log of this run can be found in: D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log

<think>好的，我需要帮助用户找到npm的错误调试日志位置，并解决他们遇到的npm错误。首先，用户已经提供了一个具体的日志路径：'D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log'，但看起来这个路径可能有问题，因为日期是2025年，这可能是一个示例或输入错误。我需要确认正确的日志路径生成方式。 根据npm的默认配置，日志文件通常位于npm的缓存目录下的_logs文件夹中。默认情况下，Windows系统中npm的缓存路径是%AppData%\npm-cache，而日志文件会以当前日期和
recommend-type

深入理解内存技术文档详解

由于文件内容无法查看，仅能根据文件的标题、描述、标签以及文件名称列表来构建相关知识点。以下是对“内存详解”这一主题的详细知识点梳理。 内存，作为计算机硬件的重要组成部分，负责临时存放CPU处理的数据和指令。理解内存的工作原理、类型、性能参数等对优化计算机系统性能至关重要。本知识点将从以下几个方面来详细介绍内存： 1. 内存基础概念 内存（Random Access Memory，RAM）是易失性存储器，这意味着一旦断电，存储在其中的数据将会丢失。内存允许计算机临时存储正在执行的程序和数据，以便CPU可以快速访问这些信息。 2. 内存类型 - 动态随机存取存储器（DRAM）：目前最常见的RAM类型，用于大多数个人电脑和服务器。 - 静态随机存取存储器（SRAM）：速度较快，通常用作CPU缓存。 - 同步动态随机存取存储器（SDRAM）：在时钟信号的同步下工作的DRAM。 - 双倍数据速率同步动态随机存取存储器（DDR SDRAM）：在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据，大幅提升了内存的传输速率。 3. 内存组成结构 - 存储单元：由存储位构成的最小数据存储单位。 - 地址总线：用于选择内存中的存储单元。 - 数据总线：用于传输数据。 - 控制总线：用于传输控制信号。 4. 内存性能参数 - 存储容量：通常用MB（兆字节）或GB（吉字节）表示，指的是内存能够存储多少数据。 - 内存时序：指的是内存从接受到请求到开始读取数据之间的时间间隔。 - 内存频率：通常以MHz或GHz为单位，是内存传输数据的速度。 - 内存带宽：数据传输速率，通常以字节/秒为单位，直接关联到内存频率和数据位宽。 5. 内存工作原理 内存基于电容器和晶体管的工作原理，电容器存储电荷来表示1或0的状态，晶体管则用于读取或写入数据。为了保持数据不丢失，动态内存需要定期刷新。 6. 内存插槽与安装 - 计算机主板上有专用的内存插槽，常见的有DDR2、DDR3、DDR4和DDR5等不同类型。 - 安装内存时需确保兼容性，并按照正确的方向插入内存条，避免物理损坏。 7. 内存测试与优化 - 测试：可以使用如MemTest86等工具测试内存的稳定性和故障。 - 优化：通过超频来提高内存频率，但必须确保稳定性，否则会导致数据损坏或系统崩溃。 8. 内存兼容性问题 不同内存条可能由于制造商、工作频率、时序、电压等参数的不匹配而产生兼容性问题。在升级或更换内存时，必须检查其与主板和现有系统的兼容性。 9. 内存条的常见品牌与型号 诸如金士顿（Kingston）、海盗船（Corsair）、三星（Samsung）和芝奇（G.Skill）等知名品牌提供多种型号的内存条，针对不同需求的用户。 由于“内存详解.doc”是文件标题指定的文件内容，我们可以预期在该文档中将详细涵盖以上知识点，并有可能包含更多的实践案例、故障排查方法以及内存技术的最新发展等高级内容。在实际工作中，理解并应用这些内存相关的知识点对于提高计算机性能、解决计算机故障有着不可估量的价值。
recommend-type

【机械特性分析进阶秘籍】：频域与时域对比的全面研究

# 1. 机械特性分析的频域与时域概述 ## 1.1 频域与时域分析的基本概念 机械特性分析是通
recommend-type

dslicsrv安装报错Too many errors

<think>好的，用户遇到了安装dslicsrv时出现“Too many errors”的问题，需要帮助解决。首先，我需要明确dslicsrv是什么。可能是指某个特定的软件服务，但根据常见软件库和搜索引擎的信息，没有直接对应的结果。可能是拼写错误，或者是某个特定领域的专有软件？比如，可能与Dell的某个服务有关？例如，Dell System License Manager Service（dsLicSvc）可能更接近。假设用户可能拼写错误，将dslicsrv理解为dsLicSvc，即Dell的系统许可证管理服务。 接下来，用户遇到的错误是安装时出现“Too many errors”，这通常
recommend-type

深入解析Pro Ajax与Java技术的综合应用框架

根据提供的文件信息，我们可以推断出一系列与标题《Pro Ajax and Java》相关的IT知识点。这本书是由Apress出版，关注的是Ajax和Java技术。下面我将详细介绍这些知识点。 ### Ajax技术 Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种无需重新加载整个页面即可更新网页的技术。它通过在后台与服务器进行少量数据交换，实现了异步更新网页内容的目的。 1. **异步通信**：Ajax的核心是通过XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API等技术实现浏览器与服务器的异步通信。 2. **DOM操作**：利用JavaScript操作文档对象模型（DOM），能够实现页面内容的动态更新，而无需重新加载整个页面。 3. **数据交换格式**：Ajax通信中常使用的数据格式包括XML和JSON，但近年来JSON因其轻量级和易用性更受青睐。 4. **跨浏览器兼容性**：由于历史原因，实现Ajax的JavaScript代码需要考虑不同浏览器的兼容性问题。 5. **框架和库**：有许多流行的JavaScript库和框架支持Ajax开发，如jQuery、Dojo、ExtJS等，这些工具简化了Ajax的实现和数据操作。 ### Java技术 Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，其在企业级应用、移动应用开发（Android）、Web应用开发等方面有着广泛应用。 1. **Java虚拟机（JVM）**：Java程序运行在Java虚拟机上，这使得Java具有良好的跨平台性。 2. **Java标准版（Java SE）**：包含了Java的核心类库和API，是Java应用开发的基础。 3. **Java企业版（Java EE）**：为企业级应用提供了额外的API和服务，如Java Servlet、JavaServer Pages（JSP）、Enterprise JavaBeans（EJB）等。 4. **面向对象编程（OOP）**：Java是一种纯粹的面向对象语言，它的语法和机制支持封装、继承和多态性。 5. **社区和生态系统**：Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库和框架，如Spring、Hibernate等，这些资源极大丰富了Java的应用范围。 ### 结合Ajax和Java 在结合使用Ajax和Java进行开发时，我们通常会采用MVC（模型-视图-控制器）架构模式，来构建可维护和可扩展的应用程序。 1. **服务器端技术**：Java经常被用来构建服务器端应用逻辑。例如，使用Servlet来处理客户端的请求，再将数据以Ajax请求的响应形式返回给客户端。 2. **客户端技术**：客户端的JavaScript（或使用框架库如jQuery）用于发起Ajax请求，并更新页面内容。 3. **数据格式**：Java后端通常会使用JSON或XML格式与Ajax进行数据交换。 4. **安全性**：Ajax请求可能涉及敏感数据，因此需要考虑如跨站请求伪造（CSRF）等安全问题。 5. **性能优化**：合理使用Ajax可以提升用户体验，但同时也需要注意对服务器和网络的负载，以及客户端脚本的执行性能。 ### 出版信息及文件信息 《Pro Ajax and Java》由Apress出版社出版，通常这种出版物会包含丰富的实例代码、开发指导、最佳实践以及相关的技术讨论。它旨在帮助开发者深化对Ajax和Java技术的理解和应用能力。 文件名“Apress.Pro.Ajax.and.Java.Frameworks.Jul.2006.HAPPY.NEW.YEAR.pdf”暗示了这份文档可能是一本专业的技术书籍。从文件名可以看出，该书还可能包含了框架使用方面的内容，并且是2006年出版的。标题中的“HAPPY.NEW.YEAR”可能仅仅是为了庆祝新年而加入的非标准部分。 总结而言，了解Ajax和Java的结合使用，不仅需要掌握两种技术的基本原理和使用方法，还要熟悉如何将它们整合到实际项目中，解决可能出现的技术挑战，从而构建功能强大且用户友好的Web应用。
recommend-type

【频域分析深度解读】：揭秘机械系统分析中的实用应用

# 1. 频域分析基础理论 频域分析是信号处理领域的一个重要分支，其核心在于研究信号在频率维度上的特性。与时域分析不同，频域分析关注的是信号频率成分的组成，这允许我们以一种直观的方式识别和处理信号中的特定频率特征。通过对信号进行傅里叶变换，原始的时域信号可以被转换为频域信号，这样就可以清晰地显示出各频率成分的幅度和相位信息。这种分析手段对于信号去噪、特征提取、压缩编码等应用场景至关重
recommend-type

openmv与stm32通信的时候，openmv的vin接5v会出问题吗

<think>我们正在处理用户关于OpenMV与STM32通信时，将OpenMV的VIN引脚连接到5V是否会引发问题。 根据引用[3]中的信息，AMG8833传感器在STM32上使用时，由单片机的3.3V和GND引脚供电。同时，引用[3]提到OpenMV相机作为配套计算机的情况，但用户的问题具体是OpenMV的VIN引脚接5V的问题。 我们需要明确OpenMV的电源要求： - OpenMV Cam的VIN引脚是电源输入引脚，其可接受电压范围通常在3.6V至5V。因此，5V是在可接受范围内的。 但是，我们还需要注意： 1. OpenMV Cam内部有稳压电路，会将输入电压降到3.3V
recommend-type

电脑上的KTV体验：FreeKaraoke麦克风软件

标题中提到的“FreeKaraoke麦克风软件”，指的是这款软件允许用户在个人电脑上使用麦克风进行卡拉OK演唱。安装此软件后，用户无需前往KTV实体店，在家中或任何有电脑的环境下，即可以享受到卡拉OK的乐趣。这可以理解为是一种数字娱乐软件，它将传统KTV的唱歌体验转移到了个人电脑上。 描述部分简单介绍了该软件的功能，即通过安装它，用户能够获得在个人电脑上进行卡拉OK演唱的能力。这说明了FreeKaraoke软件的使用场景和主要用途，同时也向潜在用户传达了其便利性和易用性。对于喜欢唱歌或想要随时随地享受K歌体验的用户来说，这款软件提供了一个成本相对较低且方便快捷的解决方案。 虽然标题和描述没有直接提到技术细节，但我们可以推断，该软件可能包括以下技术特点和功能： 1. 音频处理能力，用于对麦克风输入的声音进行实时处理，并与背景音乐进行混合。 2. 用户界面设计，让用户能够选择歌曲、调整音量、切换音轨等操作。 3. 兼容性，软件应该兼容主流的操作系统和音频输入设备。 4. 歌曲库，软件可能内置或可以联网下载各种卡拉OK曲目。 标签“J2EE”指的是Java 2 Enterprise Edition，这是用于开发企业级应用程序的一个Java平台。它提供了完整的中间件服务、组件模型、以及用于开发和运行大型、多层、分布式网络应用的安全性规范。J2EE是为大型企业级应用而设计，它支持多种服务，包括但不限于事务管理、安全性、web服务和消息服务等。尽管标题和描述与J2EE没有直接关联，但这可能表明FreeKaraoke麦克风软件在开发过程中使用了J2EE相关技术，尤其是如果软件提供了在线分享、社群互动等企业级功能时。然而，仅凭标题与描述中的信息，我们无法确切了解J2EE技术在该软件中的具体应用。 文件名称“FreeKaraoke_0906_5.5.0301_minor0.exe”为软件的安装包。从文件名可以得知，该安装包可能属于FreeKaraoke软件的5.5.0301版本。版本号中的“minor0”通常表示这是一个小版本更新，可能包含了bug修复或性能优化等改进，而没有引入新的重大功能。文件名中的日期“0906”可能代表了该版本发布的时间，即9月6日，但具体年份未在文件名中给出。 从文件名称列表中，我们无法得知更多关于软件的具体技术细节，但可以推测该软件可能通过定期更新来改进性能并修复可能出现的问题。此外，文件名的格式暗示该软件可能有持续的维护和版本迭代，这对于用户来说是一个积极信号，表明软件将持续获得更新和优化。