我正尝试在google colab上的自定义数据集上训练一个TensorFlow对象检测模型，我有一个保存的模型，训练了5000步，是否可以使用保存的模型恢复训练？我计划再训练20000步。我正在使用google colab进行培训，培训大
浏览 83提问于2021-03-12得票数 2
我正在使用Google Colab来训练Stylegan3我的数据。我可以从.pkl文件恢复。 但我希望将特定的刻度状态保存在一个文件中，然后从该文件中恢复训练。我该怎么做呢？我已经检查了PyTorch模型的保存和恢复，但没有关于Stylegan3记号保存和恢复的</
浏览 106提问于2021-11-17得票数 0
如果我有一个使用自定义估计器的tensorflow模型，我如何保存该模型，以便可以将其部署到生产环境中。https://colab.research.google.com/github/google-research/bert/blob/master/predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub
浏览 5提问于2019-03-22得票数 0
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开始训练一个简单的NMT (神经机器翻译器)，注意使用编码器和解码器，训练在Colab上， encoder = Encoder(vocab_inp_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE)
decoder = Decoder(vocab_tar_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE) 然后使用检查点保存模型， # On loaclcheckpoint.sav
浏览 14提问于2019-02-14得票数 0
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我在Google Magenta (MusicVAE)上训练我自己的模型，我使用我自己的音乐文件，并在我的计算机上本地训练模型。我很难弄清楚如何将这个模型加载到Google Colab中以便使用该模型。有人知道如何将本地训练的模型<
浏览 0提问于2021-12-02得票数 0
我总共有500个纪元要训练。但在google colab中每个时代需要8分钟才能完成。有人能帮我吗?如何在特定时期完成后保存我的模型状态，并从我离开google Colab的地方重新开始训练？
浏览 36提问于2020-09-14得票数 0
我在google colab上重新训练了一个VGG模型。然而，当我尝试使用下面的代码保存模型时，它抛出了以下错误：from google.colab import files错误报告：
我该如何克服这个
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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我正在训练一个unet模型。我开始用我的pc训练，但它太慢了，因为它不能运行在GPU上。因此，我开始使用Google colab进行更快的培训(使用GPU)。我在本地和Google Drive中保存了相同的数据集，在colab和我的pc中也有完全相同的代码，除了路径，因为我需
浏览 12提问于2021-03-03得票数 0
在Google Colab上训练用于对象检测的数据集模型(Darknet)时，我是否需要保持与Colab和互联网的连接？由于训练是在Colab上进行的，并连接到我的驱动器，因此重量文件将保存在我的google驱动器文件夹中。那么，我可以断开我的互联网并退出colab<
浏览 136提问于2021-03-25得票数 0
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在火炬训练中如何保存模型？
、、、、
我正在为一种新的语言训练RoBERTa模型，训练数据需要几个小时。所以我认为在训练的同时保存模型是个好主意，这样我就可以继续训练模型，从它下次停止的地方开始。我正在使用torch库和google来训练模型。
这是我的colab文件。
浏览 11提问于2022-02-07得票数 1
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我在google colab上运行了一个深度学习模型，它在colab笔记本上运行得很好。问题是，随着深度学习模型在云colab笔记本中的训练进展，我自己的计算机cpu和内存使用量也开始上升。仅colab notebook浏览器窗口的RAM使用率就超过500 MB，并且随着培训的进行不断攀升。<
浏览 0提问于2018-04-28得票数 7
我有一个DL模型要训练，由于数据非常大，我将其存储在Google磁盘上，在每次会话开始时将其挂载到Google Colab实例中。然而，我注意到，在Google Colab上用完全相同的脚本训练完全相同的模型要比在我的个人笔记本电脑上慢1.5-2倍。问题是，我检查了Google</em
浏览 0提问于2021-05-02得票数 1
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我有一个keras，我想使用两组数据来训练和验证它，然后测试使用第三组的最终性能。为了避免每次重新启动google运行时或希望更改测试数据时重新运行培训，我希望在一个脚本中培训后保存模型的最后状态，然后再将其加载到另一个脚本中。应该能做到这一点，但是即使它输出了INFO:tensorflow:Assets written to: content/drive/My Drive&#x
浏览 9提问于2020-07-24得票数 4
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我正在使用google冒牌化在python3中实现深度学习。我创建一个模型，训练它，测试它。百事大吉。最后，我尝试将模型保存在我的google驱动器上。但是是错误:当前的“保存”要求模型是一个图形网络.from google.colab import drive
浏览 1提问于2019-01-07得票数 0
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我最近开始使用Google来训练我的CNN模型。它总是需要10+小时来训练一次。但在这些10+时间里，我不能呆在同一个地方，所以我总是关掉我的笔记本，让这个过程继续下去。以下是问题：
当我试图重新连接到Colab笔记本，它总是停
浏览 0提问于2018-04-12得票数 5
几个月前，我使用efficientdet_d0_512x512对斯坦福大学的狗训练了一个自定义对象检测器，只成功地训练了两个类别的狗。在不更改代码的情况下，我再次尝试这样做，尽管训练过程中的损失很低，但模型的置信度得分非常低(<1%)。 然后，我尝试使用初始训练后生成的检查点恢复训练，损失开始得很高，就好
浏览 12提问于2020-09-15得票数 0
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我经常使用Google Colab来训练TF/PyTorch模型，因为Colab为我提供了GPU/TPU运行时。此外，我喜欢使用MLflow来存储和比较经过训练的模型，跟踪进度，共享等。在Google Colab中使用MLflow有哪些可用的解决方案？
浏览 12提问于2020-05-05得票数 3
根据谷歌colab的说法，有一个12小时的用于在图形处理器上训练DL模型。其他人在过去也有过类似的，但是当超过12小时的限制时，如何在训练中途保存和加载模型，包括保存已经完成的纪元数/保存其他参数，还没有明确的答案。是否有自动脚本可供我保存相关参数并在另一台虚拟机上恢复操作？我是一个
浏览 1提问于2018-10-09得票数 1
我正在训练一个使用Yolov3和darknet的自定义目标检测模型。我最初开始使用google colab，现在我已经耗尽了colab的容量。因此，我迁移到AWS来访问GPU。在Colab工作的时候，我没有遇到什么大问题。make命令工作得很好，但现在当我尝试在AWS服务器上恢复模型的训练时，
浏览 3提问于2021-06-16得票数 0
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我需要使用scikit学习来训练一个模型(随机森林)，我想使用GPU选项在Google Colab上运行它。我知道我不能直接使用sklearn来达到这个目的，所以我在Google Colab上安装了h2o4gpu作为替代，将模型的所有参数都设置为与GPU一起使用。一切似乎都很好，但Google Colab告诉我
浏览 3提问于2020-04-10得票数 0
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