深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...
Pytorch GPU运算过程中会出现: cuda runtime error : out of memory 这样的错误。通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是: accumulate history across your training loop 。在默认情况下,开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的,所以在编程或者 ...
2021-07-27 11:13 0 293 推荐指数:
深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...
学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明: # lr = 0.05 if epoch ...
罪魁祸首是 训练过程中给模型传值时的如下语句: 而其中函数seq2embeded()中用到了tensorflow的运算: 这两句会增加graph节点,使得图在训练过程中不断增大,就会不断消耗内存。 教训: 训练过程 ...
1、发现问题 目前模型训练一次需要11秒左右,怀疑GPU没有成功调用 查看GPU是否成功调用,nvidia-smi,nvidia-smi 命令解读 发现没有相关GPU的进程在跑,GPU没有被调用,什么问题?需要去查找下原因,首先想 ...
collate() 这个方法 pytorch关于collate的源代码可以在这里找到 collate ...
深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 ...
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[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPU、CPU,训练保存、加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题,如果保存、加载的上述三类环境不同,加载时会出错。就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU ...