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请注意，我必须遍历比可用CPU更多的参数集，因此我不确定Python是否会根据CPU的可用性或其他因素自动调度CPU的使用。下面是我尝试过的方法，但是我得到了一个关于参数的错误： import randomfrom train_nodes import run processing_pool.map(run, args) ru
浏览 21提问于2021-01-13得票数 1
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我正在编写一个校准管道来学习神经网络的超参数，以检测DNA序列的属性*。因此，这需要在具有不同超参数的同一数据集上训练大量模型。
我正在尝试将其优化为在GPU上运行。与图像数据集相比，DNA序列数据集相当小(通常是4‘通道’中的10个或100个碱基对来表示4个DNA碱基A、C、G和T，而3个RGB通道中的像素为10,000个)，因此无法充分利用GPU上的并行化，除非同时训练多个模型有没有办法在<em
浏览 1提问于2016-02-16得票数 4
Databricks的深度学习管道是一个带有Python的星火包，其目的是使来自Tensorflow/Keras的深度学习模型能够在Spark上运行并以DataFrame作为输入。这听起来很酷，因为这样可以在分布式数据集上以分布式方式运行图像识别(特别是)，从而确保可伸缩性。然而，在阅读sparkdl包的代码( 的深度学习管道的Python )时，我观察到了一些让我怀疑整个事情的可伸缩性的东西。使用广播数组作为输入执行实际培训(例如通过Keras中的model.fit() )。
我理解上述过程确保以分布式
浏览 1提问于2017-09-28得票数 1
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如何在Optuna的objective函数中同时优化多个指标。例如，我正在训练一个LGBM分类器，希望为所有常见的分类指标找到最佳的超参数集，如F1、精确度、召回率、准确度、AUC等。
浏览 85提问于2021-09-06得票数 1
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创建一个Python程序，要求用户输入两组逗号分隔的值。使用string split()方法解析行，然后使用set()函数将列表隐藏到集合。通过显示这两组集及其与子集、超集、并、交、差的关系，论证了这两组集的集合论。
TypeError:最多设置一个参数，得到4个
浏览 1提问于2019-02-18得票数 0
我希望将特定于域的语言构建为Python的超集。神秘的命令，如为了尽量减少输入，应该将其解析为普通的Python。什么是合适的体系结构:我应该在IPython命令行shell或它的内核守护进程中实现神秘到普通的Python转换吗？是否有有用的库/教程/示例？或者更笼统地说:有例子说明如何在Python中添加复杂的语法糖吗？
浏览 3提问于2014-12-03得票数 2
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我正在尝试复制此中报告的超参数优化示例，但我希望在我的培训应用程序中使用scikit学习XGBoost而不是tensorflow。您可能会注意到，本文档中没有说明如何将您的超参数度量传递给Cloud引擎培训服务。现在，我可以在每次试验结束时将每个度量结果转储到
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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该数据库存储在Google Cloud Platform存储桶中。
但是，数据库的大小超过4TB，因此我无法使用gsutil下载数据。
浏览 14提问于2019-11-03得票数 0
长期R用户，学习Python。我试图使用GridSearch尝试在管道中的PCA步骤中尝试不同数量的组件，以及多个估计器。中具有多个超参数和多个估计器(加超参数)的预处理方法？--如果not...How可以在同一个GridSearch？中包含多个超参数和多个估计器(加超参数)
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
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我有一个二进制位的分类问题，假设人们可以买或不买某一种产品。现在不像一个标准的预测任务，我只想找出哪些功能是最重要的人决定购买。我正在使用xgboost。
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
我有一个应该在多个设备上并行运行的执行函数。在完成每个并行运行时，我需要调用一个不同的函数。我不能等待所有的并行调用完成，因为根据传递的参数，它需要非常不同的时间。我如何在Python中做到这一点？
浏览 2提问于2020-03-05得票数 0
因此，我建立了一个CPU多处理模块，以加快性能和并行工作。我知道，为了在多个核中使用，必须在函数内部定义TensorFlow模块。p.starmap_async(create_model, list_of_params_list) p.join()
因此，create_function创建了具有不同参数和超参数(如核大小、损失函数等)的多个CNN模型。但是，在` `import作为tf行时，脚本将停止响应(不抛出错误或
浏览 3提问于2022-07-28得票数 0
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我正在尝试将一些“并行”Python代码移植到Azure Databricks。代码在本地运行得非常好，但在Azure Databricks上却不太好。现在，在寻找替代方案时，我被告知了“弹性分布式数据集”或"rdd“，经过一番努力，我成功地完成了以下工作：
from sklearn.model_selection import train_test_split为什么我必须单独传递每个参数(请参阅代码注释中的“烦人部分”)，而不是像在第一种情况下通过self函数那样通过starmap对象？
浏览 0提问于2021-08-19得票数 1
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但是，它还可以自动记录使用TF2 HParams模块记录的超参数吗？ 编辑:这可以使用hp.hparams(hparams)在HParams tutorial中完成。 ?
浏览 14提问于2020-08-26得票数 1
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我不确定这是否是正确的地方，但我的测试精度总是在大约.40，而我可以使我的训练集的准确性为1.0。我试图做一个情绪分析的推特上的王牌，我已经注释了每一条推文的积极，消极或中性的极性。
浏览 4提问于2020-04-12得票数 0
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我正在使用SageMaker Python来训练一个分类器。
这三个脚本非常相似，为了避免代码冗余，我想在这三种情况下使用带有附加逻辑的单个脚本。方法，以便能够根据使用情况(第1、
浏览 4提问于2020-01-08得票数 2
我已经对powershell中的异步调用做了大量的研究，而且我没有得到任何正确的工作。
我需要找到一种方法，让两个单独的数据库查询同时运行。我有一个内部连接和一个通过crm动态在线连接。
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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假设我有一个包含30个属性的数据集，所有这些属性对我的预测都至关重要，数据集包含500 K行。我想在网格中搜索XGB模型的最佳超参数。我怎样才能加快超参数搜索的时间，因为找到最佳参数需要很长时间。
浏览 0提问于2022-06-29得票数 2
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CNN中激活函数对计算时间的影响
、、、、
目前，我正在阅读以下论文："SqueezeNet: AlexNet级精度，参数减少50倍，型号尺寸<0.5MB“。在这个4.2.3 (激活功能层)中，有以下语句：
我理解激活函数的影响如下。
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
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我试着调整我的超参数，根据我的数据给我一个最好的模型。我可以用GridSearchCV()来做这件事，但是对于随机森林来说，这是正确的吗？如果我使用的是GridSearchCV()，那么训练集和测试集就会随每个折叠而变化。根据我的理解，我们可以在oob_true = True中设置RandomForestClassifier()，我们已经在评估外包装样品(所以简历已经在射频中建立了)。我能不能只循环一组参数，并适合同一训练和测试集？我可以使用GridS
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
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