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工程师训练模型的完整步骤

①预处理数据
②模型选择
      对于图像生成文本，就需要CNN，后面接一个RNN
      对于文本分类，就需要选择LSTM，判断需不需要加attention
      对于生成模型，就需要选择GAN
③模型调参
      首先是模型结构方面的调参，比如是不是应该加dropout，是不是应该加batchnorm，是不是要加skip-connection(resnet那样的结构)
      其次是在训练过程中的调参，我的learning-rate应该是多大，我的batchsize应该是多大，优化器应该使用什么，使用Adam还是SGD等等
④模型后处理
      模型训练完之后，如果想让它上线提供服务的话，还要对模型做一些处理，比如在tensorflow中，可以把graph给freed一下，给quantype一下，或者用一些模型压缩的方法，使模型变得比较小，变得速度更快

 

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