Epoch 第3页

网络训练时参数解析的三种方式（yaml、argparser、class属性）

一个模型中包含众多的训练参数，如文件保存目录、数据集目录、学习率、epoch数量、模块中的参数等。参数解析常用的有yaml文件解析还有argparser解析。

夏天是冰红茶·2023-12-04 18:35

解决pytorch版PseNet源码报错：UnboundLocalError: local variable 'score_text' referenced before assignment

eckpointpath:checkpoints/ic15_resnet50_bs_2_ep_600initlr:0.00100000('schedule:',[200,400])Trainingfromscratch.Epoch

FCB风·2023-12-04 14:10

影响模型收敛最重要的两个参数Batchsize和learn_rate

文章目录1Batchsize对训练结果的影响（相同epoch轮数）结果对比1.Alexnet2080strain_batchsize=32,val_batchsize=64

AIchiNiurou·2023-12-02 10:36

机器学习如何判断模型训练是否充分

一、查看训练日志训练日志是机器学习中广泛使用的训练诊断工具，每个epoch或iterator结束后，在训练集和验证集上评估模型，并以折线图的形式显示模型性能和收敛状况。

supermapsupport·2023-12-02 10:34

excel 日期时间转为小数点后，还原为正常日期时间

importarrowexcel_time=0.4066087962963excel_epoch=arrow.get('1899-12-30')#将Excel时间值转换为日期时间格式py_date=excel_epoch.shift

nongcunqq·2023-12-02 01:49

mmdetection训练coco数据集（继跑通后的一些工具使用）

可以得到result.bbox.json文件生成pkl文件：faster_rcnn.pklpythontools/test.pyconfig.pywork_dirs/epoch_20.pth--outfaster_rcnn.pkl

愿你酷得像风·2023-12-01 20:22

玄学调参实践篇 | 深度学习模型 + 预训练模型 + 大模型LLM

这篇主要简单记录一些调参实践，无聊时会不定期更新~文章目录0、学习率与batch_size判断1、Epoch数判断2、判断模型架构是否有问题3、大模型-计算量、模型、和数据大小的关系4、大模型调参相关论文经验总结

#苦行僧·2023-12-01 00:37

EMA训练微调

就是取前几个epoch的weight的平均值，可以缓解微调时的灾难性遗忘（因为新数据引导，模型权重逐渐，偏离训练时学到的数据分布，忘记之前学好的先验知识）classEMA():def__init__(self

Yuezero_·2023-11-29 23:14

java epoch times_Java 8新特性探究（七）深入解析日期和时间

众所周知，日期是商业逻辑计算一个关键的部分，任何企业应用程序都需要处理时间问题。应用程序需要知道当前的时间点和下一个时间点，有时它们还必须计算这两个时间点之间的路径。但java之前的日期做法太令人恶心了，我们先来吐槽一下。吐槽java.util.Date跟CalendarTiagoFernandez做过一次投票，选举最烂的JAVAAPI，排第一的EJB2.X，第二的就是日期API。槽点一最开始的时

芦小苇·2023-11-29 08:46

【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因

若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。一、数据与标签没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？没有对数据进行归一化。

TwcatL_tree·2023-11-28 02:32

PaddleDetection训练文件的参数配置(仔细的读)

即总共保持50个模型use_fine_grained_loss:false#细粒度损失，在目标类别非常相近（例如任务为分辨率的种类）的时候设置为TrueMax_ItersxBatch_Size=训练集Max_Epoch

Vertira·2023-11-27 17:00

MNE学习笔记（六）：Epoched data的可视化

/stable/auto_tutorials/epochs/20_visualize_epochs.html准备工作包括导包加载这个部分之前已经有详细地说明了，如果有疑惑可以去看MNE学习笔记（三）：Epoch

Dodo·D·Caster·2023-11-27 03:48

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch

心安乃近·2023-11-26 14:59

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade RCNN训练VisDrone数据集的日志信息+评估结果（五）

文章目录一、日志信息二、评估结果三、加epoch一、日志信息看一段日志信息：11/0219:23:05-mmengine-INFO-Epoch(train)[1][850/3236]:表示当前仍处于第一个训练周期

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【深度学习】如何选择神经网络的超参数

1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括:1.学习率η2.正则化参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式

TwcatL_tree·2023-11-25 17:33

【深度学习】神经网络术语：Epoch、Batch Size和迭代

batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。batch_size将影响到模型的优化程度和速度。为什么需要有Batch_Size:batchsize的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。Batch_Size的取值：全批次（蓝色）如果数据集比较小我们就采用全数据集。全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方

TwcatL_tree·2023-11-25 05:50

训练模型时的加速技巧

混合精度不光减少内存开销，甚至直接加速收敛减少epoch使用更小模型、计算量更低架构减少数据量在一张GPU上训练多个任务会严重拖慢速度（8s/50batch→54s/50batch），还不如先完成一个，

runningwei·2023-11-25 05:41

GPT2-chitchat项目运行

gitclonehttps://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat.git把项目拉下来下载模型文件：从[模型分享]中下载模型文件，例如model_epoch40_

jio本小子·2023-11-24 17:36

深度学习的优化：理论和算法《Optimization for deep learning: theory and algorithms》论文阅读笔记-4.训练神经网络的通用算法

在每个EPOCH开始时，进行shuffl

数据小新手·2023-11-24 12:18

深入理解 synchronized 原理

.偏向锁的工作流程3.2.偏向失效3.2.1.误区一3.3.偏向撤销3.3.1.误区一3.4.偏向撤销的底层实现3.5.HashCode与偏向撤销3.6.批量撤销是什么3.7.批量重偏向是什么3.8.epoch

流华追梦^_^·2023-11-23 08:41

pytorch打印变量

importtorch#state_dict=torch.load("/home/llama-33B_epoch_0000_step_0004.pt/llama.bin")#state_dict=torch.load

upwind_fly·2023-11-23 06:36

zookeeper原理篇-Zookeeper的数据存储与恢复原理，java面试通关手册

其实这个是使用了一个ZXID作为后缀，而选择的则是当前日志中的第一条事务的ZXID，而ZXID我们前面也了解过，是由两个部分组合而成，高32位代表当前Leader的选举周期–epoch的大小，而

m0_65322636·2023-11-22 16:15

「Java面试」Zookeeper如何实现Leader选举

下面看看普通人和高手对这个问题的回答需要高手面试文档（附赠阿里内部十万字面试文档）或者有不懂的技术面试题想咨询的小伙伴可以后台【Mic】普通人：Zookeeper里面我记得有一个epoch和my

没用的阿吉556·2023-11-22 16:43

ElasticSearch 之健康检查

v解读：epoch：时间戳，1970年1月1日0点0分到现在的秒数；timestamp：当前的时间，都是格林尼治时间，换算成北京时间需要加8个小时；cluster：当前集群的集群名称，图上就是默认的集群名称

边学习边学着写点博客·2023-11-22 05:18

【Pytorch】模型训练套路2

展示训练损失和测试损失变化曲线计算正确率评估模型训练程度每次训练完之后将模型使用测试数据集跑一边计算损失#设置训练网络的一些参数total_train_step=0#记录测试的次数total_test_step=0#训练的轮数epoch

luzhoushili·2023-11-21 13:24

centos7 mysql常用命令_CentOS7下MariaDB常用管理命令详解

[root@host~]$rpm-qimariadb#需要先安装该包Name:mariadb#名称Epoch:1Version:5.5.52#版本Release:1.el7#发行版Architecture

weixin_39955700·2023-11-20 09:02

mmdetection训练自己的maskrcnn记录

1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中，我选取了其中一个epoch.pth文件，这个pth和一般的pth文件不同，他需要用torch.load

7zuper·2023-11-19 17:45

百度飞浆目标检测

文章目录配环境安装paddledetection（创建项目时，已经安装了paddlepaddle）训练相关概念训练注意config中epoch还是iteration？

puspos·2023-11-15 05:22

深度学习中Epoch、Batch和Batch size的定义和设置

一、在深度学习中，“Epoch”、“Batch”和“Batchsize”是非常重要的概念，它们用于控制训练过程的迭代和数据处理。

o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:55

VLDB 2021 COCO 论文阅读

Epoch-basedCommitandReplicationinDistributedOLTPDatabases记录一篇之前读过的论文。。。

Code_Bells·2023-11-12 00:14

如何在网络模型训练过程中绘制train_loss和val_accuracy随epoch变化的曲线

话不多说，直接上代码。train_losses=[]val_accuracies=[]train_losses.append(running_loss/train_steps)val_accuracies.append(val_accurate)plt.plot(np.arange(1,epochs+1),train_losses,label="train_loss")plt.plot(np.ar

小生些许潦草·2023-11-11 17:42

tqdm学习

fromtqdmimporttqdmepochs=10epoch_bar=tqdm(range(epochs))count=0for_inepoch_bar:count=count+1print("count

我的心永远是冰冰哒·2023-11-10 06:05

【已解决】30系显卡深度学习，jupyter notebook内核挂掉了，需要重启

我遇到了几个问题包括：1、训练第一个epoch很慢，要加载好几分钟，因为我是30系卡，原生之支持cuda11及cudnn8以上，低版本需要兼容，效率很低。2、训练时jupyternoteboo

杨熠楚·2023-11-09 04:25

Google Earth Engine ——Global Inland Water 数据集显示内陆地表水体，包括淡水和咸水湖泊、河流和水库

TheGlobalInlandWaterdatasetshowsinlandsurfacewaterbodies,includingfreshandsalinelakes,rivers,andreservoirs.FromtheGLS2000epoch

此星光明·2023-11-08 17:24

zookeeper中zxid查看

ZooKeeper原子消息广播协议）协议的事务编号Zxid设计中，Zxid是一个64位的数字，其中低32位是一个简单的单调递增的计数器，针对客户端每一个事务请求，计数器加1；而高32位则代表Leader周期epoch

曹自标·2023-11-07 19:10

余弦退火学习率

optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=10,eta_min=4e-08)lr_scheduler.step()T_max对应1/2个cos周期所对应的epoch

AI视觉网奇·2023-11-07 10:45

【Nature】Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network

文章目录前置知识动机结果MLC架构MLC实施讨论前置知识\quadmeta-learning中，每个epoch包含了若干eposide，每个eposide包含若干个类别的SupportSet和QuerySet

Iron_lyk·2023-11-06 00:28

Keras小记

train_on_batchKeras.fit函数小型，简单化的数据集model.fit(trainX,trainY,batch_size=32,epochs=50)训练数据（trainX）和训练标签（trainY）模型训练50个epoch

scu30·2023-11-06 00:29

disgare·2023-11-05 06:29

Ha-NeRF源码解读 train_mask_grid_sample

train_mask_grid_sample.py解读1NeRFSystem模块2forward()详解3模型训练tranining_step()详解4模型验证validation_step()详解：5validation_epoch_end

LeapMay·2023-11-04 13:31

训练代码中num_worker的设置

主要体现在在进行一次epoch训练之前，加载一个批次图片所需的时间（若batchsize设置的比较大，如64，将num_workers设为0，就会发现进行一次epoch迭代训练之前所花费的时间很长；若batc

想要躺平的一枚·2023-11-03 21:34

zookeeper集群选举机制

Epoch：

勾勒指纹·2023-11-03 03:03

pytorch训练过程显存一直增加的问题

总结下自己试过的几种方法：**1.使用torch.cuda.empty_cache()在每一个训练epoch后都添加这一行代码，可以让训练从较低显存的地方开始，但并不适用爆显存的问题，随着epoch的增加

白水煮青蛙·2023-11-02 11:58

Pytorch保留验证集上最好的模型

1.在训练过程中，需要保存模型来供测试使用，以前采用隔几个epoch就保存模型：ifepoch%50==0:torch.save(net.state_dict(),'%d.pth'%(epoch))这样会导致保存的模型数量太多

向着光噜噜·2023-11-01 18:12

深度学习炼丹炉

模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等；参数设置包括：GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。

hzhj·2023-10-31 21:04

paddle动态图模型保存与加载

模型的保存和加载importnumpyasnpimportpaddleimportpaddle.nnasnnimportpaddle.optimizerasoptBATCH_SIZE=16BATCH_NUM=4EPOCH_NUM

一壶浊酒..·2023-10-31 14:40

2020-07-26 理清深度学习中的三个概念 Epoch Batch Iteration

在看别人文章的时候,很容易犯糊涂EpochIntermsofartificialneuralnetworks,anepochreferstoonecyclethroughthefulltrainingdataset.Epoch

小郑的学习笔记·2023-10-31 13:40

3.kafka3.x Broker相关原理

broker服务器id/kafka/brokers/topics/topic_name/partition/0/state保存了关于该partition的leader信息和ISR信息{“controller_epoch

夹毛局的程序员·2023-10-31 08:29

基于pytorch训练图像识别

6.使用模型预测报错：OSError:Unrecognizeddatastreamcontentswhenreadingimagefile稍微改动了原先的代码然后用到一个新的数据集上，结果在一个完整的epoch

hzp666·2023-10-29 23:26

raft 协议和 zab 协议区别

二、不同点zab用的是epoch和count的组合来唯一表示一个值,而raft用的是term和index。zab的follower在投票给一

zEthan·2023-10-29 19:23

推荐频道

Epoch