使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16:

................................................................................... 514 Day 15 - 部署 Web App .......................................................................................... 00000000 01000001。 新的问题又出现了：如果统一成 Unicode 编码，乱码问题从此消失了。 但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用 Unicode 编码比 ASCII 编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。 所以，本着节约的精神，又出现了把 Unicode 编码转化为“可变长编码” 的 UTF-8 编码。UTF-8 编码把一个 Unicode 字符根据不同的数字大小编 内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的。 和 list 比较，dict 有以下几个特点： 1. 查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而增加； 2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。 而 list 相反： 1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； 2. 占用空间小，浪费内存很少。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/

等工具来管理项目的依赖，这样 可以确保项目在不同环境中安装相同的依赖版本，从而避免由于依赖版本不一致而引发 的错误。 提高项目可移植性：将项目的依赖放在虚拟环境中，可以使得项目在不同的计算机 或服务器上都能轻松地部署和运行，而不需要担心依赖问题。 简化依赖管理：虚拟环境可以将项目所需的依赖以及其版本信息保存在一个文件中 （例如 Pipfile.lock），这样可以方便地重现项目的开发环境，使得依赖的安装和管理更加 小编通过简单的两个案例列举了 requests-mock 的简单用法，并且简单介绍了 requests-mock 的库作用，不仅仅可以测试一些简单的 api，还可以模拟测试接口异常情况， 当然该库的方法不仅仅只有这么多，感兴趣的小伙伴们可以私下多了解了解。好了，感 谢您的阅读，希望对您有所帮助。 24 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 说明：本篇文档包括 MeterSphere 3、Ubuntu 切换 root 用户 三 Docker 安装与配置 1、什么是 Docker Docker 是一种容器化平台，可以将应用程序及其所有依赖项封装成独立的可移植容 器，实现快速部署、可扩展和跨环境运行。 2、安装过程 下载地址 https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe

» WeRoBot WeRoBot 是一个微信公众号开发框架。 入门 Hello World 消息处理 使用 Session 记录用户状态 创建自定义菜单 消息加解密 部署 在独立服务器上部署 在SAE上部署 Handler 类型过滤 robot.key_click —— 回应自定义菜单 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 Session 开启/关闭 Session 1.4.5 创建。 索引 模块 | 下一页 | 上一页 | WeRoBot 1.1.0 文档 » 部署 注解 本节所讨论的是将 WeRoBot 作为独立服务运行情况下的部署操作。 如果你 希望将 WeRoBot 集成到其他 Web 框架内，请阅读 与其他 Web 框架集成 在独立服务器上部署 使用 werobot.run 来启动 WSGI 服务器 你可以在 werobot.config 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot.wsgi 暴露了一个 WSGI Application ，你可以使用任何你喜欢的 WSGI HTTP Server 来部署 WeRoBot。 比如， 如果你想用 Gunicorn 来部署 # FileName: robot

» WeRoBot WeRoBot 是一个微信公众号开发框架。 入门 Hello World 消息处理 使用 Session 记录用户状态 创建自定义菜单 消息加解密 部署 在独立服务器上部署 在SAE上部署 Handler 类型过滤 robot.key_click —— 回应自定义菜单 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 Session 开启/关闭 Session 1.4.5 创建。 索引 模块 | 下一页 | 上一页 | WeRoBot 1.1.1 文档 » 部署 注解 本节所讨论的是将 WeRoBot 作为独立服务运行情况下的部署操作。 如果你 希望将 WeRoBot 集成到其他 Web 框架内，请阅读 与其他 Web 框架集成 在独立服务器上部署 使用 werobot.run 来启动 WSGI 服务器 你可以在 werobot.config 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot.wsgi 暴露了一个 WSGI Application ，你可以使用任何你喜欢的 WSGI HTTP Server 来部署 WeRoBot。 比如， 如果你想用 Gunicorn 来部署 # FileName: robot

pywebio.session — 会话相关 pywebio.platform — 应用部署 Directory Deploy Application Deploy 其他 pywebio.pin — 持续性输入 Overview Pin widgets Pin utils 高级特性 使用start_server()启动多应用 与Web框架整合 基于协程的会话 第三方库生态 构建stand-alone Server模式 在Server模式下，PyWebIO会启动一个Web服务来持续性地提供服务。当用户 访问服务地址时，PyWebIO会开启一个新会话并运行PyWebIO应用。 将PyWebIO应用部署为web服务的最常用方式是使用 start_server() from pywebio import * def main(): # PyWebIO application function 问当前应用的临时的公网访问地址，其他任何人都可以使用此地址访问你的应 用。远程接入可以很方便地将应用临时分享给其他人。 将PyWebIO应用部署为web服务的另一种方式是使用 path_deploy() 。 path_deploy() 可以从一个目录中部署PyWebIO应用，只需要在该目录下的 python文件中定义PyWebIO应用，就可以通过URL中的路径来访问这些应用 了。 注意 注意，在Server模式下，

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