PyTorch模型的保存和加载、数据加载器及顺序容器 - 谢TS的博客.pdf

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简介：
这份PDF文档由谢TS撰写，内容聚焦于详解如何使用PyTorch进行模型的保存与加载，并介绍数据加载器及顺序容器的应用技巧。训练好一个模型后，可以将模型的状态参数保存到本地，在需要使用时直接加载该模型而无需每次都重新开始训练。当处理大型的模型和数据集且训练时间较长的情况下，也可以定期保存模型状态以防止中途出现错误。torch.utils.data 模块包含了一系列用于数据加载的相关类。由于深度学习通常需要大量的训练数据，如果将所有数据一次性载入内存可能会导致内存不足的问题，因此建议分批次进行数据的加载和训练。顺序容器（nn.Sequential）是一种常用的结构方式。

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PyTorch模型的保存和加载、数据加载器及顺序容器 - 谢TS的博客.pdf

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这份PDF文档由谢TS撰写，内容聚焦于详解如何使用PyTorch进行模型的保存与加载，并介绍数据加载器及顺序容器的应用技巧。训练好一个模型后，可以将模型的状态参数保存到本地，在需要使用时直接加载该模型而无需每次都重新开始训练。当处理大型的模型和数据集且训练时间较长的情况下，也可以定期保存模型状态以防止中途出现错误。torch.utils.data 模块包含了一系列用于数据加载的相关类。由于深度学习通常需要大量的训练数据，如果将所有数据一次性载入内存可能会导致内存不足的问题，因此建议分批次进行数据的加载和训练。顺序容器（nn.Sequential）是一种常用的结构方式。

PyTorch中保存和加载模型示例

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本示例介绍如何在PyTorch框架下有效保存与加载训练好的深度学习模型，涵盖基础API用法及其实践应用。在PyTorch中保存数据的格式通常为.t7文件或.pth文件。.t7文件是沿用自torch7中的模型权重读取方式，而.pth则是Python环境中常用的存储格式。相比之下，在Keras中则使用.h5文件来保存模型。以下是保存模型的一个示例代码： ```python print(=> Saving models...) state = { state: model.state_dict(), epoch: epoch # 将当前的训练轮次一同保存 } if not os.path.isdir(checkpoint): os.mkdir(checkpoint) torch.save(state, checkpoint + /checkpoint.pth) ``` 这段代码首先打印出一个提示信息，然后创建了一个包含模型状态字典和当前训练轮数的状态字典。如果指定的检查点文件夹不存在，则会通过os模块中的mkdir函数来创建它，并将保存好的状态对象存储到制定路径下的checkpoint.pth中。

PyTorch中保存和加载模型示例

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本教程提供了一个详细的步骤指南，在PyTorch框架下如何有效地保存与加载训练好的机器学习或深度学习模型。通过几个具体例子演示了使用`torch.save()`及`torch.load()`函数的常用方法，帮助开发者简化模型管理流程。今天分享一篇关于如何使用Pytorch保存和读取模型的文章，内容具有很好的参考价值，希望能为大家带来帮助。一起跟着文章深入了解一下吧。

SO的内存加载与加载器优化

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本文探讨了如何通过优化内存管理和加载器机制来提升软件性能，重点分析了SO文件在运行时的加载过程及其实现细节。 ### SO的内存加载及改进加载器 #### 一、引言在之前的探讨中，《SO文件抽取及加载器实现》一文介绍了SO文件的基本抽取及其加载器初步实现的方法。本段落将进一步深入研究如何将这些抽出后的SO文件直接整合到加载器之中，以支持它们在内存中的无缝加载与替换。我们将重点关注于SO文件的内存加载过程以及改进原有加载器的支持方式。 #### 二、SO的内存加载 SO文件在内存中被载入的过程可以分为三个主要步骤：页面对齐及解析段信息、执行重定位操作，构造函数调用。这里重点解释前两个步骤的内容： **1. 内存映射** - **页面对齐问题**: 在将SO文件载入到内存之前，需要确保其起始地址已经进行了页面级别的对齐处理，因为`mprotect`功能是以页为单位来更改内存权限的。如果初始位置没有正确对齐，则使用`mmap`重新分配适当大小的空间。 - **段信息解析**: 通过分析ELF文件格式获取各个节区的信息（如`.text`, `.data`)并根据这些细节填充内存。 **2. 重定位** - **非外部符号的重定位**: 这一阶段的操作与链接器处理类似，即查找符号表以确定内部函数或变量的实际地址。 - **外部符号的重定位**: 程序运行时，使用`dlsym`获取外部引用的具体位置。在这个过程中需要创建一个`soinfo`结构体，并将其加入到SO列表中以便后续管理。 **soinfo结构体的管理** - `solist`: 用于存储所有已加载SO文件的信息。 - 每个`soinfo`包含指向链表下一个元素的指针，以及追踪已加载和可用对象头部的其他指针 (`sonext`, `freelist`)。 - 使用`alloc_info()` 和 `free_info()` 函数进行分配与释放操作。 #### 三、改进加载器针对之前实现中的SO文件抽取和加载功能分离的问题，提出了将这些功能整合进同一加载程序内的方案。具体来说： **优化策略** - **LOAD段选择**: 考虑到指令集修改的可能性，建议将抽取出的SO附加于LOAD2部分末尾。 - **结构调整**: 修改现有结构以支持直接从内存中载入SO文件的方式，例如添加特殊标记来指示特定LOAD段包含待加载内容。 #### 四、总结通过研究SO文件在内存中的加载过程以及改进现有的加载器设计，我们能够更高效地管理和使用动态链接库。这种方案不仅减少对文件系统的依赖提高了速度，并且使整体架构更加灵活和有效。此外，合理管理`soinfo`结构体及其列表有助于更好地控制每个SO的生命周期，避免资源浪费。这对于深入了解Linux环境下的动态加载机制非常有价值。

连接器和加载器.pdf

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《连接器和加载器》一文深入探讨了在软件开发中连接器与加载器的关键作用及其工作原理，旨在帮助开发者更好地理解和利用这些工具来提高代码质量和应用程序性能。 ### 连接器与加载器的关键知识点 #### 第1章：链接和加载 - **链接器和加载器的功能**：链接器将多个目标文件合并成一个可执行文件或库；加载器则负责从磁盘读取该可执行文件并将其映射到内存中，准备运行。 - **地址绑定**：程序开发的不同阶段进行地址绑定的方式，包括编译时、链接时和加载时。 - **链接与加载的过程**：链接器处理符号解析和重定位等任务；而加载器则负责将程序的代码段和数据段映射到内存中，并准备运行环境。 - **两遍链接**：指在某些情况下，需要进行两次遍历以解决所有依赖关系。 - **目标代码库**：包含编译后的机器码及符号信息的文件集合。 - **重定位与代码修改**：通过调整目标文件中的地址来适应最终程序的位置，确保正确运行。 - **编译器驱动**：现代编译器通常提供选项以控制链接过程。 - **链接命令语言**：允许用户定制化地进行链接操作的语言或工具。 - **实例分析**：书中提供了具体的链接过程示例。 #### 第2章：体系结构的问题 - **应用程序二进制接口(ABI)**：定义了程序如何与操作系统和硬件交互的标准规范。 - **内存地址**：包括虚拟地址与物理地址的概念，以及两者之间的转换机制。 - **字节顺序及对齐方式**：不同的处理器架构处理数据的方式不一而足。 - **地址构成**：详细解释了不同部分组成完整地址的方法。 - **指令格式**：描述如何解析和执行机器码的规则体系。 - **过程调用**：在各种系统上函数调用的具体实现方法。 - **数据与指令引用**：访问内存中存储的数据及代码的方式和技术细节。 - **特定处理器特性** - IBM 370 - SPARC V8V9 - Intel x86架构等的特殊处理机制和优化技巧。 - **分页与虚拟内存管理**：操作系统如何高效地使用有限物理内存资源的技术手段。 - **程序地址空间布局**：进程在计算机系统的内存中所占区域及分配策略。 - **映射文件到地址空间的方法** - 共享库的利用 - 位置无关代码技术的应用等具体实施方式。 #### 第3章：目标文件 - **组成结构**：介绍目标文件包含的信息类型及其用途。 - **设计原则与考虑因素**：在设计新的或改进现有格式时应关注的关键点。 - **空形式的目标文件格式**：如MS-DOS的.COM文件示例。 - **代码区段内容和组织方式** - Unix a.out 文件 - MS-DOS EXE 文件等不同系统下的实现差异。 - **重定位信息处理机制**：如何调整目标文件中的地址以适应最终程序的位置。 #### 第4章：存储空间分配 - **内存区域划分与管理**：进程的虚拟地址空间是如何被划分为不同类型的数据段和代码段，以及它们的功能描述。 - **多种类型的段定义及其用途** - 初始化变量 - 未初始化数据区等的具体功能说明。 - **分页及对齐要求**：为了提高效率和减少错误而设置的各种内存管理策略。 #### 第5章：符号管理 - **名称解析与绑定机制**：如何在链接过程中找到并正确地关联各个模块中的函数或变量名及其地址位置。 - **符号表结构设计**：存储所有相关联的符号信息的数据格式和组织方式，包括全局、局部以及特殊类型的定义。 #### 第6章：库 - **目的与优势**：封装常用功能以供复用，提高代码重用率并简化开发流程。 - **不同系统的库文件格式** - UNIX - Windows等操作系统下的实现差异及特性比较。 - **创建和使用方法**：详细介绍如何建立、维护以及在项目中应用这些共享资源。 #### 第7章：重定位 - **硬件与软件层面的地址调整技术**: 在程序加载到内存后，根据其实际位置修正代码中的引用地址的方法和技术细节。 - **链接时及运行时重定位的区别及其应用场景** - 符号表和段的相关信息处理 - 指令集相关的具体实现方法 #### 第8章：加载与覆盖技术 - **基本加载流程**：将可执行文件从磁盘读入内存的具体步骤。 - **位置无关代码(PIC)**: 不依赖于特定地址的编码方式及其优缺点分析。 #### 第9章：共享库的应用与发展 - **绑定时间的选择**: 共享库如何与应用程序结合的关键时刻以及其影响因素。 - **实际应用中的特点及挑战**，如内存

XGBoost训练、评估及模型保存、加载和使用的技巧

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本教程详细介绍了如何使用XGBoost进行高效训练与评估，并提供了模型保存、加载以及应用的最佳实践技巧。 XGBoost模型的训练、评估以及如何保存、加载及使用该模型。经过调试的代码可以运行，并且数据集已准备好。

Python中训练完成的模型保存和加载方法

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本文介绍了如何在Python中使用机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow及Keras）对已训练的模型进行保存与加载的操作方法。当我们训练好一个模型model后，如果在其他程序或者下次还想继续使用这个model，就需要把这个模型保存下来，在以后的使用过程中直接导入即可，无需重新进行训练。一种常见的保存方法是利用joblib模块来实现： 1. 首先安装joblib库： ``` pip install joblib ``` 2. 核心代码如下：为了保存模型，可以使用以下命令： ```python import joblib # 保存 model joblib.dump(regr, ../../model/regr.pkl) ``` 要加载已保存的模型，可以采用下面这条语句： ```python clf = joblib.load(../../model/regr.pkl) ``` 3. 完整示例代码如下： ```python #!/usr/bin/env python import joblib # 用于训练后保存模型的部分 joblib.dump(regr, ../../model/regr.pkl) # 后续加载模型部分 clf = joblib.load(../../model/regr.pkl) ``` 以上就是使用Python的JobLib模块来保存和加载机器学习模型的基本步骤。

STMicroelectronics闪存加载器

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STMicroelectronics闪存加载器是一款专为STM32系列微控制器设计的软件工具，用于高效便捷地将程序代码下载到设备内部的闪存中。 STMicroelectronics的Flash Loader是一款用于单片机程序下载的软件工具。

TS-Loader：适用于Webpack的TypeScript加载器

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TS-Loader是一款专为WebPack设计的TypeScript加载插件，旨在简化TypeScript代码在WebPack中的编译和打包流程，提高开发效率。用于Webpack的TypeScript加载器ts-loader是一种专门针对webpack设计的工具。安装方法如下： - 安装ts-loader：可以通过yarn或npm进行安装。 ``` yarn add ts-loader --dev 或者 npm install ts-loader --save-dev ``` - 如果尚未安装TypeScript，还需要通过以下命令来添加： ``` yarn add typescript --dev 或者 npm install typescript --save-dev ``` 使用方法与普通webpack相同，支持`webpack --watch`和`webpack-dev-server`等模式。也可以集成到其他构建系统中进行操作。例子：（此处省略具体示例）

Python中利用TensorFlow保存、加载及运用模型的技巧

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本篇文章介绍了如何在Python环境中使用TensorFlow框架进行机器学习模型的保存与加载，并探讨了其应用方法和技巧。使用Tensorflow进行深度学习训练时需要保存训练好的网络模型及各种参数以供后续继续训练或应用。有关这方面的内容有很多博客介绍，其中一篇官方英文教程非常全面且实用：《如何在TensorFlow中快速而完整地保存和恢复模型》。我根据该文章的内容进行了整理与总结。首先是关于模型的保存部分，直接给出代码示例： ```python #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ############################ ``` 注意这里仅展示了开始的部分，并未包含完整的代码内容或额外解释说明。