模型训练的正确率怎样写入文件

❶ prtools中训练好的模型怎么保存到文件供以后的样本直接调用进行模式识别

默认的保存备份是存在你做的那个模型同一个文件夹里的 skb的文件 如果没有那就是没有保存了

❷ 如何用tensorflow训练模型成pb文件和和如何加载已经训练好的模型文件

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb...

❸ python中怎么将模型训练的准确率与召回率

数据集中：正例反例你的预测正例：AB你的预测反例：CD准确率就是A/(A+B)大白话就是“你的预测有多少是对的”召回率就是A/(A+C)大白话就是“正例里你的预测覆盖了多少”

❹ Pytorch模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练

pytorch保存模型非常简单，主要有两种方法：

一般地，采用一条语句即可保存参数：

其中model指定义的模型 实例变量 ，如 model=vgg16( ), path是保存参数的路径，如 path='./model.pth' , path='./model.tar', path='./model.pkl', 保存参数的文件一定要有后缀扩展名。

特别地，如果还想保存某一次训练采用的优化器、epochs等信息，可将这些信息组合起来构成一个字典，然后将字典保存起来：

针对上述第一种情况，也只需要一句即可加载模型：

针对上述第二种以字典形式保存的方法，加载方式如下：

需要注意的是，只保存参数的方法在加载的时候要事先定义好跟原模型一致的模型，并在该模型的实例对象(假设名为model)上进行加载，即在使用上述加载语句前已经有定义了一个和原模型一样的Net, 并且进行了实例化 model=Net( ) 。

另外，如果每一个epoch或每n个epoch都要保存一次参数，可设置不同的path，如 path='./model' + str(epoch) +'.pth'，这样，不同epoch的参数就能保存在不同的文件中，选择保存识别率最大的模型参数也一样，只需在保存模型语句前加个if判断语句即可。

下面给出一个具体的例子程序，该程序只保存最新的参数：

在训练模型的时候可能会因为一些问题导致程序中断，或者常常需要观察训练情况的变化来更改学习率等参数，这时候就需要加载中断前保存的模型，并在此基础上继续训练，这时候只需要对上例中的 main() 函数做相应的修改即可，修改后的 main() 函数如下：

以上方法，如果想在命令行进行操作执行，都只需加入argpase模块参数即可，相关方法可参考我的 博客

用法可参照上例。
这篇博客是一个快速上手指南，想深入了解PyTorch保存和加载模型中的相关函数和方法，请移步我的这篇博客： PyTorch模型保存深入理解

❺ Tensor Flow模型训练中如何保存数据集

训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。

1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型

• sess: 用于保存变量操作的会话。

• save_path: String类型，用于指定训练结果的保存路径。

• global_step: 如果提供的话，这个数字会添加到save_path后面，用于构建checkpoint文件。这个参数有助于我们区分不同训练阶段的结果。

2、使用tf.train.Saver.restore方法价值模型

• sess: 用于加载变量操作的会话。

• save_path: 同保存模型是用到的的save_path参数。

下面通过一个代码演示这两个函数的使用方法

假设保存变量的时候是

checkpoint_filepath='models/train.ckpt'
saver.save(session,checkpoint_filepath)
则从文件读变量取值继续训练是
saver.restore(session,checkpoint_filepath)

❻ HanLP如何保存训练的模型文件

在Tensorflow中，保存模型最简单的方法是使用tf.train.Saver对象，当我们构造了一个Saver对象以后，调用该对象的save方法即可将我们指定会话中的Tensorflow Graph模型保存到磁盘文件中去；而另一方面，我们可以调用对象的restore方法从磁盘中读取Tensorflow Graph模型。

❼ tensorflow 保存好训练的模型，restore 后验证集的正确率很低

没用过tensorflow，我从数据的角度想想
1、导入后随机看几个节点的权重参数，看看网络是不是正常保存了
2、是不是在数据归一化的时候第一次你归一化用的是test+train数据而第二次只用了test数据
3、网络里面可以用了一些有随机性的方法在比如随机采样之类的
4、用到了在线更新

❽ 如何动态调整准确率与召回率

对于准确率与召回率的概念，虽然有很多文章介绍了，但是很多人还是不容易形成直觉的理解。这里不谈公式，结合一个通俗的例子，帮助大家理解。

例子 ：有100个人，1人患有癌症。我们对其进行预测，然后再计算每种预测的准确率与召回率。

准确率与召回率是相对于 正 样本来说的，也就是要先定义什么是正。我们这里将“有癌症”定义为正，那么没有癌症就是负。

他们还有另一对名字，更直观也更容易理解：

在不同的任务中，可能对准确率与召回率有不同的要求。本篇文章要讨论的问题是在模型已经训练完成后，如果在不重新训练模型的情况下，调整其预测的准确率与召回率。也就是说，将一个模型发布后，不同的使用者可以使用同一个模型去完整不同的任务。

在二分类任务中，模型输出一般为0到1之间的一个数值，记为 ，如果大于0.5，我们预测为正，否则为负。这里的0.5代表一个阈值，记为 ，则分类标准如下：

要调整准确率与召回率，直接调整s就行了。增大s，准确率上升，召回率下降；减少s，准确率下降，召回率上升。

如何理解？

模型的输出 可以代表信心（也就是模型预测样本为正的确信程度）。阈值 增加，则表示需要更大的信心才会预测为正，这时准确率必然增加；同时，阈值的增加导致所预测正样本的减少，找出正样本的可能性就会降低，从而导致召回率的下降。

在多分类任务中，模型会输出一个Category分布，比如3分类，一个可能的输出是[0.1, 0.2, 0.7]。在深度学习模型中，我们一般使用一个softmax函数来生成中的分布。记前一层的输出为 , 最终的输出为 ， 则：

要调整类别1所对应的准确率召回率，我们直接调整 就行了（增加/减少一个值）。增加 ，类别1的的召回率增加，准确率下降；同时，类别2、类别3的召回率下降，准确率增加。

如何理解？

增加 ，类别1所对应的概率会增加，其它类别的概率则会降低。人为提升概率，会导致其预测正样本的概率增加，从而导致召回率的上升，其它类别的情况则相反。

在NLP中，分词、词性、NER都被转化为序列标注任务进行处理。序列标注任务也就是序列分类任务。学会了分类任务准确率召回率调整方法，调整序列标注任务也就不难了。以NER任务为例：

现在主流的序列标注模型是BI-LSTM-CRF、BERT-CRF等，都是先使用一个神经网络计算每个字每个类别的分数，然后再通过CRF层进行调整。我们可以通过调整进入CRF之前的分数，从而达到调整准确率与召回率的目的。(BI-LSTM-CRF和CRF的PyTorch通用实现可以参考 开源库bi-lstm-crf )

在上面的表格种，每一列对应一个字的多分类的分数，这些分数的范围没有经过归一化，范围是整个 ，但是调整的方法还是一样的，直接修改这些分数就行了。

比如通过增加"O"标签对应的分数，"O"标签对应的最终概率就会提升，跟实体相关的标签(B-LOC, I-LOC, ...)的概率则会下降，这样NER的召回率就会下降，准确率则会上升。

通过实验法，拿一个带标注的数据集作为测试集，使用不同的调整数值，跑完整个测试集上，并计算准确率与召回率。这样就会得到2根曲线，一条对应准确率、一条对应召回率，横坐标对应不同的调整数值。然后根据需要选择对应的调整数值即可。

❾ caffe保存训练log日志文件并利用保存的log文件绘制accuary loss曲线图

1、训练模型时保存log日志文件

方法1   一般情况下我们的训练模型标准语句是： $ sudo  ./build/tools/caffe train -solver=xxx/xxx/solver.prototxt       xxx/xxx/表示你的solver.prototxt文件所在位置

  需要保存log文件时的命令是：$ sudo GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir='xxx/xxx/xxx/' build/tools/caffe train -solver=xxx/xxx/solver.prototxt      ’xxx/xxx/xxx/‘表示你所保存的log文件所在位置。

       训练完成后发现在我们保存的目录xxx/xxx/xxx/下生成了两个上锁log文件caffe.INFO和caffe.ubuntu.root.log.INFO.20170611-103712.5383。点击打开后我们可以看到我们所训练的日志文件。

方法2    ./build/tools/caffe train -solver=xn/PENLU/neural/nin/nin_solver.prototxt 2>&1 | tee xn/PENLU/snapshot/nin/nin_relu.log

2、利用生成的log文件绘制accuary loss曲线图

首先绘制图，caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  和caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py还有 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example;拷贝以上文件到当前训练模型的目录下。

      然后我们到你保存的log文件目录下将1中保存的log文件解锁，解锁命令：sudo chmod -R 777 ./caffe.ubuntu.root.log.INFO.20170611-103712.5383

      解锁后我们就可以更改该log文件名为xxx.log（注意：要画图一定是.log文件，所以不改名不可以画）。

然后复制该xxx.log文件到你训练模型所在目录下。

      然后就可以利用命令画图了：在模型所在目录下命令： ./plot_training_log.py.example y xxx.png xxx.log      xxx.png是你保存的绘制出的图片名称，xxx.log是你保存的log文件名称。y表示的是你的所绘制的图片到底是什么图片，具体解释如下：

        y的数字代表意义（0~7）：

Supported chart types:    0: Test accuracy  vs. Iters    (准确率与迭代次数图）

1: Test accuracy  vs. Seconds    （准确率与时间图）

2: Test loss  vs. Iters    （测试损失与迭代次数图）

3: Test loss  vs. Seconds    （测试损失与时间图）

4: Train learning rate  vs. Iters    （学习率与迭代次数图）

5: Train learning rate  vs. Seconds    （学习率与时间图）

6: Train loss  vs. Iters    （训练损失与迭代次数图）

7: Train loss  vs. Seconds   （训练损失与时间图）

运行后生成的文件有：log-data.log.test和log-data.log.test和xxx.png

3、test测试log日志文件保存与绘图类似过程

❿ 数据挖掘输出模型的准确率是如何得到的

模型的准确率是用测试集进行测试得到的。一般用训练集进行训练，训练出的模型用测试集进行测试，这样就可以计算准确率了。