我正在使用Jupyter实验室中的Keras来训练模型。 我希望能够手动停止训练并优雅地退出试衣。 现在我可以终止训练的唯一方法是通过KeyboardInterrupt。 我如何使用Keras回调来优雅地终止训练,无论是通过侦听KeyboardInterrupt还是从小部件按钮接收事件? 还是有别的办法? 谢谢! 另请参阅Does interrupting keras training in a Jupyter notebook save the training? 编辑: 我尝试捕获KeyboardInterrupt (即由Jupyter中的stop按钮发送的SIGINT ),如下所示:
在fit函数的训练过程中,我提供了训练数据和验证数据作为数据集迭代器。我想通过验证数据集的准确性来保存最佳模型。然而,在每个时期的训练过程中,我会像Can save best model only with val_acc, skipping.一样收到警告。 我用metrics = ['accuracy']编译了模型,在回调中声明了monitor='val_acc',并提供了验证数据作为数据集迭代器,就像fit中的validation_data=my_val_dataset一样。我还遗漏了什么? 我真的很感谢任何人的帮助。 我的Jupyter笔记本是my Gi
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
数据集:我有两个不同的文本数据集(用于训练和测试的大型文本文件,每个文件包含30,000句句子)。部分数据如下:“富尔顿县大陪审团星期五说,对亚特兰大最近的初选进行的调查表明,没有证据‘任何违规行为’发生。”
问题:我如何将训练中未见的测试数据中的每个单词替换为Python中的“灌篮”这个词?
我的解决方案:我是否应该使用“嵌套的for-循环”来比较火车数据的所有单词和测试数据的所有单词,同时使用“if -语句”来表示测试数据中是否有任何单词不在列数据中,然后用"unk“替换?
#open text file and assign it to varaible with the nam
因此,最近我一直在学习中的教程,并提出了以下问题:内部是否存在培训/验证分割?
问题是,在本教程中,主数据集被拼接到培训和测试中。在这里,训练集用于训练和评估()函数中的测试。
据我所知,在处理神经网络时,通常将数据分成3组:训练、验证和测试。然而,在本教程中,它只分为培训和测试。据我所知,通常对模型进行训练,然后进行评估,然后根据评估步骤中学到的内容更新权重。然而,我似乎找不到评估功能和培训之间的任何联系。因此,在此示例中,使用相同的数据集对模型进行评估和测试。
这里有我可能遗漏的东西吗?在培训期间是否存在训练数据集的内部分裂(分为训练和验证),而函数估价()仅仅用于测试模型的性能?
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我正在查看在中找到的交叉验证代码示例
上面写着:
CrossValidator首先将数据集分割成一组折叠,这些褶皱用作单独的训练和测试数据集。例如,使用k=3折叠,CrossValidator将生成3个(训练,测试)数据集对,每个使用2/3的数据进行培训,1/3用于测试。
因此,我不明白为什么代码中的数据在培训和测试中是分开的:
// Run cross-validation, and choose the best set of parameters.
val cvModel = cv.fit(training)
// Prepare test documents, which a