和时间问题,网络并没有训练完成,但是已经看到参数变化的效果。(毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还 ...
和时间问题,网络并没有训练完成,但是已经看到参数变化的效果。(毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还 ...
CIFAR100和cifar10的数据量一样,10是将数据集分为10类,而100是将每一类再分为10类 1、Pipeline Load datasets Build Network Train Test 2、layers 13层网络 3、代码 ...
代码(Tensorflow2.0) import tensorflow as tf ...
如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...
Tensorflow2(预课程)---8.1、cifar100分类-层方式 一、总结 一句话总结: 全连接神经网络做cifar100分类不行,简单测试一下,准确率才20%,需要换别的神经网络 二、cifar100分类-层方式 博客对应课程的视频位置 ...
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...