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Model,意思是模特儿,模特儿是英文“model”的音译。模特一般来说要五官端正,身材良好,有气质,展示能力强,另外身高要具备一定的条件。Model在计算机程序设计中有两个概念:一个是三层架构中的实体类,另一个是MVC架构中的模型。 展开全文
Model,意思是模特儿,模特儿是英文“model”的音译。模特一般来说要五官端正,身材良好,有气质,展示能力强,另外身高要具备一定的条件。Model在计算机程序设计中有两个概念:一个是三层架构中的实体类,另一个是MVC架构中的模型。
信息
外文名
model
其他解释
计算机中三层架构中的实体类
中文名
模特儿
解    释
英文“model”的音译
model实体类和模型
Model是计算机程序设计中有两个概念:一个是三层架构中的实体类,另一个是MVC架构中的模型。1、在“三层架构”中,为了面向对象编程,将各层传递的数据封装成实体类,便于数据传递和提高可读性。2、在MVC(模型Model-视图View-控制器Controller)模式中,Model代表模型,是业务流程/状态的处理以及业务规则的制定,接受视图请求的数据,并返回最终的处理结果。业务模型的设计可以说是MVC最主要的核心。
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问答
  • MVC即model view controller。 model层=entity层。存放我们的实体类,与数据库中的属性值基本保持一致。 service层。存放业务逻辑处理,也是一些关于数据库处理的操作,但不是直接和数据库打交道,他有接口还有...

    SSM是sping+springMVC+mybatis集成的框架。

    MVC即model view controller。

    model层=entity层。存放我们的实体类,与数据库中的属性值基本保持一致。

    service层。存放业务逻辑处理,也是一些关于数据库处理的操作,但不是直接和数据库打交道,他有接口还有接口的实现方法,在接口的实现方法中需要导入mapper层,mapper层是直接跟数据库打交道的,他也是个接口,只有方法名字,具体实现在mapper.xml文件里,service是供我们使用的方法。

    mapper层=dao层,现在用mybatis逆向工程生成的mapper层,其实就是dao层。对数据库进行数据持久化操作,他的方法语句是直接针对数据库操作的,而service层是针对我们controller,也就是针对我们使用者。service的impl是把mapper和service进行整合的文件。

    (多说一句,数据持久化操作就是指,把数据放到持久化的介质中,同时提供增删改查操作,比如数据通过hibernate插入到数据库中。)

    controller层。控制器,导入service层,因为service中的方法是我们使用到的,controller通过接收前端传过来的参数进行业务操作,在返回一个指定的路径或者数据表。

    说的很白话,希望大家可以理解。有什么不懂得问题,可以评论。

    纯手打,谢谢。

     

     

    ==================2019.1.20补充================

    在实际开发中的Service层可能被处理为实体Service层,而不是接口,业务逻辑直接写在Service(Class,不是Interface)层中,Controller直接调用Service,Service调用Mapper。

    当然了,Service之间也是可以互相调用!

    展开全文
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  • 详解keras的model.summary()输出参数Param计算过程

    万次阅读 多人点赞 2018-12-22 20:32:24
    使用keras构建深度学习模型,我们会通过model.summary()输出模型各层的参数状况,如下: ________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ==============...

    摘要

    使用keras构建深度学习模型,我们会通过model.summary()输出模型各层的参数状况,如下:

    ________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    dense_4 (Dense)              (None, 7)                 35        
    _________________________________________________________________
    activation_4 (Activation)    (None, 7)                 0         
    _________________________________________________________________
    dense_5 (Dense)              (None, 13)                104       
    _________________________________________________________________
    activation_5 (Activation)    (None, 13)                0         
    _________________________________________________________________
    dense_6 (Dense)              (None, 5)                 70        
    _________________________________________________________________
    activation_6 (Activation)    (None, 5)                 0         
    =================================================================
    Total params: 209
    Trainable params: 209
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    通过这些参数,可以看到模型各个层的组成(dense表示全连接层)。也能看到数据经过每个层后,输出的数据维度。
    还能看到Param,它表示每个层参数的个数,这个Param是怎么计算出来的呢?
    本文详细讲解了如下两种模型的Param的计算过程。

    • 基础神经网络
    • CNN

    基本神经网络Param计算过程

    我们先用如下代码构建一个最简单的神经网络模型,它只有3个全连接层组成:

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
    
    model = Sequential() # 顺序模型
    
    # 输入层
    model.add(Dense(7, input_shape=(4,)))  # Dense就是常用的全连接层
    model.add(Activation('sigmoid')) # 激活函数
    
    # 隐层
    model.add(Dense(13))  # Dense就是常用的全连接层
    model.add(Activation('sigmoid')) # 激活函数
    
    # 输出层
    model.add(Dense(5))
    model.add(Activation('softmax'))
    
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"])
    
    model.summary()
    

    这个模型的参数输出如下:

    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    dense_4 (Dense)              (None, 7)                 35        
    _________________________________________________________________
    activation_4 (Activation)    (None, 7)                 0         
    _________________________________________________________________
    dense_5 (Dense)              (None, 13)                104       
    _________________________________________________________________
    activation_5 (Activation)    (None, 13)                0         
    _________________________________________________________________
    dense_6 (Dense)              (None, 5)                 70        
    _________________________________________________________________
    activation_6 (Activation)    (None, 5)                 0         
    =================================================================
    Total params: 209
    Trainable params: 209
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    全连接层神经网络的Param,说明的是每层神经元权重的个数,所以它的计算如下:

    • Param = (输入数据维度+1)* 神经元个数
      之所以要加1,是考虑到每个神经元都有一个Bias。

    第一个Dense层,输入数据维度是4(一维数据),有7个神经元。所以,Param=(4+1)*7=35.
    第二个Dense层,输入数据维度是7(经过第一层7个神经元作用后,输出数据维度就是7了),有13个神经元。所以,Param=(7+1)*13=104.
    第三个Dense层,输入数据维度是13(经过第二层13个神经元作用后,输出数据维度就是13了),有5个神经元。所以,Param=(13+1)*5=70.

    卷积神经网络Param计算过程

    我们先用如下代码构建一个CNN模型,它有3个卷积层组成:

    import keras
    from keras.datasets import mnist
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation
    from keras.layers import Convolution2D as Conv2D
    from keras.layers import MaxPooling2D
    from keras import backend as K
    
    
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 2),
                     input_shape=(8,8,1)))
    convout1 = Activation('relu')
    model.add(convout1)
    
    model.add(Conv2D(64, (2, 3), activation='relu'))
    model.add(Conv2D(64, (2, 2), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
                  optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
                  metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    

    这个模型的参数输出如下:

    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    conv2d_10 (Conv2D)           (None, 6, 7, 32)          224       
    _________________________________________________________________
    activation_4 (Activation)    (None, 6, 7, 32)          0         
    _________________________________________________________________
    conv2d_11 (Conv2D)           (None, 5, 5, 64)          12352     
    _________________________________________________________________
    conv2d_12 (Conv2D)           (None, 4, 4, 64)          16448     
    _________________________________________________________________
    max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 2, 2, 64)          0         
    _________________________________________________________________
    dropout_7 (Dropout)          (None, 2, 2, 64)          0         
    _________________________________________________________________
    flatten_4 (Flatten)          (None, 256)               0         
    _________________________________________________________________
    dense_6 (Dense)              (None, 128)               32896     
    _________________________________________________________________
    dropout_8 (Dropout)          (None, 128)               0         
    _________________________________________________________________
    dense_7 (Dense)              (None, 10)                1290      
    =================================================================
    Total params: 63,210
    Trainable params: 63,210
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    根据[1],可知对CNN模型,Param的计算方法如下:

    • (卷积核长度卷积核宽度通道数+1)*卷积核个数

    所以,

    第一个CONV层,Conv2D(32, kernel_size=(3, 2), input_shape=(8,8,1)),Param=(3 * 2 * 1+1)*32 = 224.
    第二个CONV层,Conv2D(64, (2, 3), activation='relu'),经过第一个层32个卷积核的作用,第二层输入数据通道数为32,Param=(2 * 3 * 32+1)*64 = 12352.
    第三个CONV层,Conv2D(64, (2, 2), activation='relu'),经过第二个层64个卷积核的作用,第二层输入数据通道数为64,Param=(2 * 2 * 64+1)*64 = 16448.

    dense_6 (Dense)这里的Param为什么是32896呢?
    因为经过flatten_4 (Flatten)的作用,输出变为了256,而dense_6 (Dense)中有128个卷积核,所以Param=128*(256+1)= 32896。

    参考

    • [1] https://stackoverflow.com/questions/44608552/keras-cnn-model-parameters-calculation
    展开全文
  • model.evaluate 和 model.predict 的区别

    万次阅读 多人点赞 2019-03-14 14:28:38
    model.evaluate 输入数据和标签,输出损失和精确度. # 评估模型 loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test) print('\ntest loss',loss) print('accuracy',accuracy) model.predict 输入数据,输出...

    model.evaluate

    输入数据标签,输出损失精确度.

    	# 评估模型,不输出预测结果
    	loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test)
    	print('\ntest loss',loss)
    	print('accuracy',accuracy)
    

    model.predict

    输入测试数据,输出预测结果
    (通常用在需要得到预测结果的时候)

        #模型预测,输入测试集,输出预测结果
        y_pred = model.predict(X_test,batch_size = 1)
    

    两者差异

    1
    输入输出不同
    model.evaluate输入数据(data)金标准(label),然后将预测结果与金标准相比较,得到两者误差并输出.
    model.predict输入数据(data),输出预测结果
    2
    是否需要真实标签(金标准)
    model.evaluate需要,因为需要比较预测结果与真实标签的误差
    model.predict不需要,只是单纯输出预测结果,全程不需要金标准的参与.

    展开全文
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