基於tensorflow2.0和cifar100的VGG13網絡訓練
和時間問題,網絡並沒有訓練完成,但是已經看到參數變化的效果。(畢竟VGG團隊在最初訓練時使用4塊顯卡並行計算還 ...
和時間問題,網絡並沒有訓練完成,但是已經看到參數變化的效果。(畢竟VGG團隊在最初訓練時使用4塊顯卡並行計算還 ...
CIFAR100和cifar10的數據量一樣,10是將數據集分為10類,而100是將每一類再分為10類 1、Pipeline Load datasets Build Network Train Test 2、layers 13層網絡 3、代碼 ...
代碼(Tensorflow2.0) import tensorflow as tf ...
如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...
Tensorflow2(預課程)---8.1、cifar100分類-層方式 一、總結 一句話總結: 全連接神經網絡做cifar100分類不行,簡單測試一下,准確率才20%,需要換別的神經網絡 二、cifar100分類-層方式 博客對應課程的視頻位置 ...
深度學習的訓練過程常常非常耗時,一個模型訓練幾個小時是家常便飯,訓練幾天也是常有的事情,有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分,一部分來自數據准備,另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時,我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...