复旦大学_人脸关键点检测_auto-encoders原理_中国AI数据

2019-11-25

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在开始下载之前,请检查下载位置中是否已经有目标名称的文件。如果是这样,请跳过下载,因为我们不想不必要地重复进行大的下载。最后,我们下载文件并重新启动其路径。如果您需要重复下载,请在文件系统上删除相应的文件。 磁盘缓存装饰器 在数据科学和机器学习中,每当我们对模型进行更改时,我们都会处理不希望再次进行处理的大型数据集。因此,我们希望将数据处理的中间阶段存储在diSk上的公共位置。这样,我们可以稍后检查文件是否已经存在。 在本节中,我们将介绍一个功能装饰器,它负责缓存和加载。它使用Python的pickle功能对序列化后的功能的序列化值进行反序列化和反序列化。但是,这也仅意味着将数据装入主存储器中才有效。对于较大的数据,您可能想看看HDF5等科学数据集格式。 现在,我们可以使用它来编写@disk_cache装饰器。它将功能参数转发到装饰的功能。还可以使用功能参数来确定此参数组合的缓存的结果是否存在。为此,它们被放入一个单个数字,我们将其附加到文件名之前。 导入功能工具 导入操作系统 进口泡菜 def disk_cache(基本名称,目录,方法= False): “如果伊

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