相关阅读
相关 NLP-分类模型-2016-文本分类：FastText【使用CBOW的模型结构；作用：①文本分类、②训练词向量、③词向量模型迁移（直接拿FastText官方已训练好的词向量来使用）】【基于子词训练】
[《原始论文：Bag of Tricks for Efficient Text Classification》][Bag of Tricks for Efficient Tex
向右看齐相关 NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞ 主题模型【LSA、LDA】 -＞ 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞ 词向量动态表征【Bert】
NLP-词向量-发展： 词袋模型【onehot、tf-idf】 主题模型【LSA、LDA】 基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastTe
谁践踏了优雅相关 Pytorch模型保存/加载方式：①只保存/加载模型参数【推荐】；②保存/加载整个模型（结构+参数）；③保存模型Checkpoint；④CPU/GPU保存加载【后缀：pt、pth、pkl】
当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： 1. torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这
╰+哭是因爲堅強的太久メ相关 PyTorch 06： PyTorch保存和加载模型
下面学习如何使用 PyTorch 保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。 %matplotlib inl
相关 Tensorflow模型的保存和加载(一)
刚接触深度学习，Tensorflow模型的保存和加载尚不清楚，根据教程的翻译做一记录，不当之处敬请指正。 原文地址：[http://cv-tricks.com/tensorf
相关 保存和加载模型
本文档提供了有关 PyTorch 模型保存和加载的各种用例的解决方案。随意阅读整个文档，或者直接跳到所需用例所需的代码。 在保存和加载模型时，需要熟悉三个核心功能： 1.
刺骨的言语ヽ痛彻心扉相关 【NLP】gensim保存存储和加载fasttext词向量模型
以下举例训练小的语料库的方法，大的语料库，训练词向量操作流程不一样 参考[https://radimrehurek.com/gensim\_3.8.3/models/fas
相关 Tensorflow模型保存和加载
翻译自：http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-comple
相关 python保存和加载机器学习模型
一：使用pickle实现 Save Model Using Pickle import pandas from sklearn import mod
还没有评论，来说两句吧...