这篇将会着重介绍使用 pytorch 进行机器学习训练过程中的一些常见技巧,掌握它们可以让你事半功倍。 使用的代码大部分会基于上一篇最后一个例子,即根据码农条件预测工资🙀,如果你没看上一篇请点击这里查看。 保存和读取模型状态 在 pytorch 中各种操作都是围绕 tensor 对象 ...
每次跑机器学习总是特别耗时,而且不知道需要多久时间。 想到可以先跑一次,看看耗时。再跑十次看看耗时,然后计算出训练 次,或者其他次数的耗时。 训练一次,训练模型程序运行时间: . 秒。 训练十次,训练模型程序运行时间: . 秒。 训练一千次,训练模型程序运行时间: . 秒。 ...
2022-04-12 23:48 0 1008 推荐指数:
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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 ...
卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入、输出之间映射的能力。 其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段: 第一阶段,前 ...
图片经过处理后图片会变成黑白无色彩的图像,但可以大概观察到图片中主体的轮廓信息,而还原后的图片的主体对象会被保留,图片中其他内容会变模糊,,主体对象得以突出,通过机器学习完成对图片的信息的提取,图片信息可以保存到本地像素查询本或数据库中 导入类库 提取和存储图像数据 ...
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 ...
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 ...
来自书籍:TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层(前向传播) (1)张量方式实现:tf.matmul (2)层方式实现: ① layers.Dense(输出节点数,激活函数),输入节点数函数自动获取 fc.kernel:获取权值 ...
YOLOv5训练过程 1. 数据格式转为YOLOv5需要的格式 yolov5的项目地址 YOLOv5需要图像标注的数据格式 大家都知道,用于训练的图片都是有对应的标注信息的,主要来标注图片中的待识别物体(用边界框和类别表示) 在yolov5中每一个图片对应的标注信息(边界框和类别 ...