使用pytorch-lightning漂亮地进行深度学习研究（转）
一、设计哲学 pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow。 通过使用 pytorch-lightning，用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁 ...
原文：使用PyTorch进行深度学习任务的主要流程
引入 完成一项机器学习任务时的步骤： 数据准备 可以导入 也可以通过爬虫爬取 。 数据预处理 数据格式的统一 必要的数据转换 ，并划分训练集和测试集。 选择模型，并设定损失函数和优化函数以及对应的超参数。 用模型拟合训练集数据，在验证集 测试集上计算模型表现。 利用可视化，对训练结果进行评价。 深度学习和机器学习的差异： 代码实现上，深度学习样本量大 batch训练策略需要在训练时每次读取固定数量 ...
2021-10-17 21:50 0 120 推荐指数：
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