我写了一个简单的pytorch脚本来训练MNIST，它工作得很好。我重新实现了我的脚本，将其与Trainable类一起使用： import numpy as npimport torch.optim as optim analysis = tune.
浏览 56提问于2020-08-25得票数 0
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我正在使用带有可馈送迭代器的Dataset API来训练我的模型，就像在导入数据教程中一样。问题是，在恢复模型时。它还将从训练中恢复手柄占位符的形状。这意味着它期望得到一个示例和一个标签。#training here现在的问题是，当我想要恢复模型进行推理时。我想要做的是恢复模
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
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中的模型有meta+ckpt文件、Frozen.pb文件和Saved_model文件。vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)我再次得到一个[]列表。
这怎么可能？模型是否去掉了变量？或者是tf.Variable(t
浏览 2提问于2019-06-11得票数 4
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为什么在培训期间需要调用？| Sets gradients of all model parameters to zero.
浏览 9提问于2017-12-28得票数 289
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在训练回归模型时，我注意到PyTorch的性能大大低于用Keras构建的相同模型。比64)：，，
浏览 31提问于2022-09-04得票数 40
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我认为对于内存较低的PyTorch用户来说，这是一个非常常见的消息：
RuntimeError: CUDA out of memory.我想知道，在使用小GPU内存的同时，是否有任何技巧和技巧来训练大型的深度学习模型。
浏览 16提问于2019-12-01得票数 106
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我目前正在构建一个使用PyTorch预测时间序列数据的LSTM网络。在Roman's blog post之后，我为单变量时间序列数据实现了一个简单的LSTM，请参阅下面的类定义。然而，自从我停止向输入数据添加更多功能，比如一天中的一小时、一周中的某一天、一年中的某一周和排序，已经过去了几天。(X_train, y_train, test_size=val_ratio)
return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test 我使用以下数据帧来训
浏览 314提问于2020-12-04得票数 4
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我正在尝试将一个经过学习训练的模型部署到端点，并将其作为预测的API。我想要使用的只是使用joblib序列化的部署和服务器模型，仅此而已。您的模型函数应该返回一个可用于模型服务的模型对象。
我在我的应用程序的答案中使用了代码，在尝试从SageMaker studio的笔记本部署时，我得到了以下错误。我相信SageMaker在尖
浏览 5提问于2020-12-06得票数 3
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我只是在学习使用TensorFlow的tf.data API，我发现它使我的代码慢了很多，按时间来衡量。这和它应该做的正好相反，我想。我编写了一个简单的线性回归程序来测试它。如果不使用tf.data，数据大小为100000，输入维度为10，并且使用完整的批处理进行训练，则平均运行10个周期需要0.2431719040000644秒。使用数据大小为500的tf.data，输入维度为10，以及批量大小为50的训练，平均运行10个周期需要0.09512088866661846
浏览 0提问于2018-07-26得票数 23
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我试着做一个简单的CNN分类器模型。对于我的训练图像(BATCH_SIZEx227x227x1)和标签(BATCH_SIZEx7)数据集，我使用的是numpy ndarray，它们通过ImageDataGenerator成批地传送到模型中当模型试图训练时，就会出现问题；模型(对于我的简化实验来说，批处理大小是1)输出的形状为1，7，标签为7。
我几乎肯定我知道原因，但我不知道如何解决。在此之后，我尝试在我的模型的末尾添加一个tf.ke
浏览 0提问于2019-05-25得票数 9
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我想嵌入使用射线的超参数优化到我的pytorch脚本中。我编写了以下代码(这是一个可复制的示例)：CHECKPOINT_PATH = "/home/ad1/new_dev_v1"from ray.tune import CLIReporter
from ray.tune.integration.pyt
浏览 11提问于2022-08-17得票数 0
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我是PyTorch和LSTM的新手，我正在尝试训练一个分类模型，它接受一个句子，其中每个单词都通过word2vec (预训练向量)编码，并在看到完整的句子后输出一个类。我有四个不同的班。我的代码运行时没有错误，但是它总是预测相同的类，不管我训练我的模型有多少个时代。所以我认为梯度不是正确的反向传播。我不知道问题是什么，但我猜模型返回的分数包含每个标签的分数，而我的基本真理只包含正确类的索引？如何正确处理这一问题？
还是损失函数对我的用
浏览 0提问于2018-08-30得票数 1
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当我们做k-折叠交叉验证时，我们应该仅仅使用具有最高测试精度的分类器吗？从交叉验证中获取分类器的最佳方法通常是什么？
浏览 0提问于2016-09-13得票数 15
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我对TensorFlow世界有点陌生，但我用Keras编写了一些程序。由于TensorFlow 2在官方上类似于Keras，所以我对tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint和tf.train.Checkpoint之间的区别感到非常困惑。如果有人能说明这一点，我会很感激的。
浏览 3提问于2020-04-16得票数 3
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我打算学习Pytorch。然而，在这个阶段，我想问一个问题，这样我就可以理解我正在阅读的一些代码class My_model(nn.Module)在pytorch中，推理应该如何进行？编辑:我的道歉。我犯了一个错误，将类和对象声明为一体。
浏览 0提问于2021-08-04得票数 0
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我已经在scikit-learn中创建了一个机器学习模型，我需要使用实时数据将其部署到生产环境中。在事件开始之前，我基本上将其存储在一个数据帧中，方法是从数据库中提取它们，并使用pickled scikit模型计算预测，如下所示：
df_X = df.drop(['date', 'event_id'当事件开始时，我从featureX得到的API会不断更新。为了进行更新，我使用循环遍历每个event_id和user_id，并
浏览 0提问于2017-01-27得票数 3
我一直在研究tensorflow的Dataset API，以便向RNN模型提供不同的数据集。--在一个训练数据集中对X个时代进行训练，->在每一个时代中都会用一个验证数据集(有点像Keras所做的)来验证训练模型。我想做第二种方法来评估我的模型，同时看到共同的训练和验证计划，看看我如何改进它(停止早期学习等等)。然而，使用第
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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我用网格搜索(cv=5)训练支持向量机来进行二值分类。
在我的脚本运行中，我做了一个测试-训练分割，然后将训练数据传递到网格搜索中。我获得了广泛的训练准确性(>70%-90%)和测试的准确性(40%-75%)。我的问题是，如果我的模型看起来是基于火车/因为我的数据似乎基于分裂得到了不同的结果，我该如何评估我的模型。我所做的是:在一个循环中运行整个脚本，迭代10种不同的拆分，然后在ROC曲线上绘制错误条。这合理吗？
浏览 0提问于2019-10-17得票数 1
我使用了“盗梦空间”，并为大约11000个视频生成了1000个特性(对象的概率)。这些视频已经按类型分类，我希望支持向量机能够预测视频属于哪一种类型。我想将支持向量机应用于这些特征向量，但到目前为止，我阅读的每一篇教程都使用了来自train_test_split的sklearn.model_selection方法。我的数据看起来如何：
我有以类型
浏览 1提问于2019-02-05得票数 1
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图像增强会使性能变差
、、、、
我正在做一个图像分割项目，并一直在尝试采用图像增强技术来增加训练集的大小。起初，我只是尝试使用水平翻转来使图像大小加倍，但我发现其性能比不使用它要差得多。有什么可以分享的见解吗？谢谢。
浏览 3提问于2017-02-10得票数 11
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