之前训练模型,认为网络图构建完成,Loss肯定是呈现下降的,就没有太留心,知识关注F1的变化情况,找到最优的F1训练就停止了,认为模型就ok. 但实际中发现,我们要时刻关注网络的损失变化情况,batch size过小(6,8)都会导致模型不收敛,此时你就看不到损失的变化,只能根据F1优劣判断模型. 那么,我们可以将batc size调的大一些(128),可以观察到损失是平滑降低的,F1的性能也在慢慢变好.这就是通常大家用128的原因.关于迭代停止条件, 一般选20个epochs的迭代,每一次迭代…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索.推荐.广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子.图优化.Runtime优化.编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现.并且沉淀了稀疏场景下的动态弹性特征.动态维度弹性特征.多Hash弹性特征等功能,能够不同程度的提高稀疏模型的效果.作为阿里巴巴集团内稀疏场景的统一训练引擎,是AOP团队.XDL团队.PAI团队.AIS团队合作共建的项目.除此之外,DeepRec得到了Intel.NV相关团队的支持,针对稀疏场景…

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助…

1.TensorFlow版本的问题 报错:RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0. 解决办法:这个问题是TensorFlow版本问题,在2.0以上get_session是被移除了.需要做一些修改,或者把tf降级.可以安装1.15版本:pip install tensorflow==1.15 --upgrade 参考链接:http://30daydo.com/article/561 2.pytho…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import…

从文件中读取数据 在TensorFlow中进行模型训练时,在官网给出的三种读取方式,中最好的文件读取方式就是将利用队列进行文件读取,而且步骤有两步: 把样本数据写入TFRecords二进制文件 从队列中读取 TFRecords二进制文件,能够更好的利用内存,更方便的移动和复制,并且不需要单独的标记文件 下面官网给出的,对mnist文件进行操作的code,具体代码请参考:tensorflow-master\tensorflow\examples\how_tos\reading_data\conve…

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验…