公司或者實驗室當大家都共用一台服務器時，訓練模型的時候如果不指定GPU，往往會沖突。 我們可以先用 查看有多少塊GPU， 然后分兩種方式指定GPU運行。 1、直接在終端運行時加入相關語句實現指定GPU的使用 2、在Python程序中添加 ...

如果你曾經做過做過深度學習的模型，並試圖將他在本機上訓練一下，因為你覺得你的筆記本性能還可以，於是你開始train你的模型，首先你看到loss下降很慢，每個batch需要花費8.4秒左右的樣子： 然后你的CPU開始狂轉，風扇全功率運行，風聲大作，堅持了幾分鍾實在受不了了，你果斷的關閉了進程 ...

[深度學習] Pytorch（三）—— 多/單GPU、CPU，訓練保存、加載預測模型問題 上一篇實踐學習中，遇到了在多/單個GPU、GPU與CPU的不同環境下訓練保存、加載使用使用模型的問題，如果保存、加載的上述三類環境不同，加載時會出錯。就去研究了一下，做了實驗，得出以下結論： 多/單GPU ...

1. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示 ...

本文適合有 Java 基礎的人群 作者：DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的《講解開源項目》 系列。這一期是由亞馬遜工程師：Keerthan Vasist，為我們講解 DJL（完全由 Java 構建的深度學習平台）系列的第 4 篇 ...

JS做深度學習2——導入訓練模型 改進項目 前段時間，我做了個RNN預測金融數據的畢業設計（華爾街），當時TensorFlow.js還沒有發布，我不得已使用了keras對數據進行了訓練，並且擬合好了不同期貨的模型，因為當時畢設的網站是用node.js寫的，為了可以在網站中預測，我采取的方案 ...

深度學習模型訓練過程 一．數據准備 1. 基本原則： 1）數據標注前的標簽體系設定要合理 2）用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3）標注過程要審核 2. 整理數據集 1）將各個標簽的數據放於不同的文件夾中，並統計各個標簽的數目 2）樣本均衡，樣本不會絕對均衡，差不多 ...

以典型的分類問題為例，來梳理模型的訓練過程。訓練的過程就是問題發現的過程，一次訓練是為下一步迭代做好指引。 1.數據准備 准備： 數據標注前的標簽體系設定要合理 用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 標注過程要審核 整理數據集 將各個標簽的數據放於 ...