包含项目结构、整体训练流程、训练调用细节 目的仅为梳理paddle在目标检测方面的训练流程以及调用细节,详见官方文档及代码 Paddle-detection框架 首先,观察整个项目的目录结构: 静态图选择配置模型在configs中,支持数据类型在dataset中,所有模型具体代码 ...
入门示例 pdpd静态图大体上是如下这样一个过程,先有个印象,具体参考代码理解首先定义前向网络 定义模型时需要占位 ,指标计算 label,loss,outs ,优化器train函数: 设置paddle的数据读取对象reader,类似torch的dataloader,reader会一次提供多列数据 设置exe,即执行器,类似一个session 初始化结果 设置program main,start, ...
2021-01-25 17:12 0 438 推荐指数:
包含项目结构、整体训练流程、训练调用细节 目的仅为梳理paddle在目标检测方面的训练流程以及调用细节,详见官方文档及代码 Paddle-detection框架 首先,观察整个项目的目录结构: 静态图选择配置模型在configs中,支持数据类型在dataset中,所有模型具体代码 ...
,就不用从初始状态重新训练。 下面介绍恢复训练的代码实现,依然使用手写数字识别的案例,在网络定义的部分 ...
接下来介绍在paddlepaddle中如何使用多CPU来加速训练。 接着前面几节讲的手写数字识别部分,在启动训练前,加载数据和网络结构的代码部分均不变。 View Code 单GPU训练 现实生活中,我们可能会遇到更复杂的机器学习、深度学习任务 ...
神经网络。 检查模型训练过程,识别潜在问题。 如果模型的损失或者评估指标表现异常,我们通常 ...
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前面使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题,效果并不理想,原因有两点: 输入数据类型不同。房价预测的输入为离散一维数据。房价预测使用全连接神经网络无法学习到图像二维数据中的空间信息。 模型复杂度不够。因为手写数字识别任务涉及到图像信号,比房价预测任务更加复杂,模型的复杂度 ...
批归一化(Batch Normalization) 批归一化方法方法(Batch Normalization,BatchNorm)是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的,已被广泛应用在深度学习中,其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理,使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对 ...
主要涵盖如下内容: 卷积神经网络:卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是计算机视觉技术最经典的模型结构。这里主要介绍卷积神经网络的常用模块,包括:卷积、池化等。 图像分类:介绍图像分类算法的经典模型结构,并通过眼疾筛查的案例展示算法 ...