tensorflow的断点续训 2019-09-07 顾名思义，断点续训的意思是因为某些原因模型还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次训练的基础上继续训练而不用从头开始；这种方式对于你那些训练时间很长的模型来说非常友好。 如果要进行断点续训，那么得满足两个条件： （1）本地 ...

最近用 Electron 做了个壁纸程序，需要断点续下载，在这里记录一下。 HTTP断点下载相关的报文 Accept-Ranges 告诉客户端服务器是否支持断点续传，服务器返回 Content-Range 在HTTP协议中，响应首部 Content-Range 显示的是一个数据片段 ...

https://www.jianshu.com/p/fb132fdbde3b ...

scrapy的每一个爬虫，暂停时可以记录暂停状态以及爬取了哪些url，重启时可以从暂停状态开始爬取过的URL不在爬取 实现暂停与重启记录状态 方法一： 1、首先cd进入到scrapy项目里（当然 ...

断点续训，即在一次训练结束后，可以先将得到的最优训练参数保存起来，待到下次训练时，直接读取最优参数，在此基础上继续训练。 读取模型参数： 存储模型参数的文件格式为 ckpt（checkpoint）。 生成 ckpt 文件时，会同步生成索引表，所以可通过判断是否存在索引表来判断是否存在 ...

Pytorch预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预 ...

加快Pytorch训练速度 num_workers num_worker=0表示只用主进程读取数据， num_worker=4/8表明使用额外的4/8子进程读取数据 一般来说，增大num_worker可以增加GPU的利用率，从而加快训练的速度。 但是有时候即使增大 ...

# 1： torch.cuda.set_device(1) # 2： device = torch.device("cuda:1") # 3：（官方推荐）import os os.envir ...