原文:如何預估機器學習訓練過程所需時間?

每次跑機器學習總是特別耗時,而且不知道需要多久時間。 想到可以先跑一次,看看耗時。再跑十次看看耗時,然后計算出訓練 次,或者其他次數的耗時。 訓練一次,訓練模型程序運行時間: . 秒。 訓練十次,訓練模型程序運行時間: . 秒。 訓練一千次,訓練模型程序運行時間: . 秒。 ...

2022-04-12 23:48 0 1008 推薦指數:

查看詳情

寫給程序員的機器學習入門 (四) - 訓練過程中常用的技巧

這篇將會着重介紹使用 pytorch 進行機器學習訓練過程中的一些常見技巧,掌握它們可以讓你事半功倍。 使用的代碼大部分會基於上一篇最后一個例子,即根據碼農條件預測工資🙀,如果你沒看上一篇請點擊這里查看。 保存和讀取模型狀態 在 pytorch 中各種操作都是圍繞 tensor 對象 ...

Fri May 08 00:36:00 CST 2020 9 2680
深度學習模型訓練過程

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 ...

Mon May 04 03:30:00 CST 2020 0 1618
學習CNN系列二:訓練過程

  卷積神經網絡在本質上是一種輸入到輸出的映射,它能夠學習大量的輸入與輸出之間的映射關系,而不需要任何輸入和輸出之間精確的數學表達式,只要用已知的模式對卷積神經網絡加以訓練,網絡就具有輸入、輸出之間映射的能力。   其訓練算法與傳統的BP算法類似,主要分4步,可分為2個階段:   第一階段,前 ...

Sat Nov 30 18:21:00 CST 2019 0 379
機器學習——圖像訓練

圖片經過處理后圖片會變成黑白無色彩的圖像,但可以大概觀察到圖片中主體的輪廓信息,而還原后的圖片的主體對象會被保留,圖片中其他內容會變模糊,,主體對象得以突出,通過機器學習完成對圖片的信息的提取,圖片信息可以保存到本地像素查詢本或數據庫中 導入類庫 提取和存儲圖像數據 ...

Tue Oct 16 03:53:00 CST 2018 0 1566
深度學習基礎(CNN詳解以及訓練過程1)

深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...

Mon Aug 19 21:41:00 CST 2019 0 2506
深度學習基礎(CNN詳解以及訓練過程1)

深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...

Thu Jul 12 02:11:00 CST 2018 0 14921
Tensorflow2.0學習(5)---神經網絡訓練過程

來自書籍:TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層(前向傳播) (1)張量方式實現:tf.matmul (2)層方式實現: ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數),輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel:獲取權值 ...

Thu Mar 26 01:34:00 CST 2020 0 1551
YOLOv5訓練過程

YOLOv5訓練過程 1. 數據格式轉為YOLOv5需要的格式 yolov5的項目地址 YOLOv5需要圖像標注的數據格式 大家都知道,用於訓練的圖片都是有對應的標注信息的,主要來標注圖片中的待識別物體(用邊界框和類別表示) 在yolov5中每一個圖片對應的標注信息(邊界框和類別 ...

Tue Apr 05 06:37:00 CST 2022 0 1453
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM