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

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

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

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

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

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

现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0.2479 (0.158 sec/step) INFO:tensorflow:global step 273: loss = 0.3874 (0.159 sec/step) INFO:tensorf

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept

1.YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练,一般都有训练集.验证集.测试集,因此需要准备数据集.有了数据集,再调用训练的算法,获取训练的结果.v3.v4模型训练方法相同. 2.YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据,体验一下模型训练的各个步骤. 网址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/给出了模型训练的方法. 2.1.YOLO模型训练的数据集格式 YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式. darkne

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

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10

摘要:MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台 本文分享自华为云社区<MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析>,作者:yd_247302088 . 一.基于MindStudio模型精度比对介绍 1.1 MindStudio介绍 MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台,包括基于芯片的算子开发.以及自定义算子开发,同时还包括网络层的网络移植.优化和分析,另外在业务引擎层提供了可视化的AI引擎拖拽式编程服务,极大的降低了