开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何监控深度学习训练

监控深度学习训练是确保训练过程顺利进行并及时发现问题的关键步骤。以下是一些常用的方法和工具来监控深度学习训练：

日志记录：在深度学习训练过程中，记录关键指标和事件是非常重要的。可以使用日志记录工具，如TensorBoard、ELK Stack等，来实时记录和可视化训练过程中的指标和事件。
模型检查点：定期保存模型的检查点，以便在训练过程中发生意外中断时能够恢复训练。可以使用TensorFlow的ModelCheckpoint或PyTorch的torch.save等工具来保存模型的检查点。
实时监控：使用实时监控工具来追踪训练过程中的指标和性能。例如，使用Grafana、Prometheus等工具可以实时监控GPU利用率、内存使用情况、训练速度等指标。
异常检测：通过监控训练过程中的异常情况，可以及时发现并解决问题。可以使用异常检测工具，如TensorFlow的tf.debugging、PyTorch的torch.autograd.detect_anomaly等来检测梯度爆炸、梯度消失等问题。
分布式训练监控：如果使用分布式训练，需要监控各个节点的状态和性能。可以使用分布式训练框架自带的监控工具，如Horovod、Distributed TensorFlow等。
可解释性分析：深度学习模型的可解释性是一个重要的问题。可以使用可解释性分析工具，如LIME、SHAP等，来解释模型的预测结果和特征重要性。
资源利用率监控：深度学习训练通常需要大量的计算资源。可以使用资源利用率监控工具，如nvidia-smi、htop等，来监控GPU、CPU、内存等资源的使用情况。
预警和报警：设置合适的阈值和规则，当训练过程中出现异常或超过预设的阈值时，及时发送预警和报警通知。可以使用监控报警工具，如Prometheus Alertmanager、Zabbix等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

TensorBoard：TensorFlow官方提供的可视化工具，用于实时监控和可视化训练过程中的指标和事件。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/tensorboard
Grafana：开源的实时监控和可视化工具，可用于监控GPU利用率、内存使用情况、训练速度等指标。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/grafana
Prometheus：开源的监控系统和时间序列数据库，可用于实时监控和报警。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/prometheus
ELK Stack：Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合，可用于日志记录和可视化。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/elk
Horovod：Uber开源的分布式训练框架，可用于分布式训练监控。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/horovod
LIME：一种用于解释模型预测结果的工具，可用于深度学习模型的可解释性分析。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/lime

相关搜索:gpu深度学习模型训练服务器租用 Matlab深度学习训练进度窗口不会关闭什么深度学习平台可以多gpu训练使用不同的图像进行深度学习训练？在云中调度GPU以训练深度学习模型在训练深度学习模型时，如何处理大型csv文件？如何用云服务器训练深度学习网络深度学习训练数据集深度学习-将图像数据集分为训练和测试深度学习:训练中是否使用验证数据集？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深度学习: 如何训练网络

合理的学习率学习率，learning rate，控制模型的学习进度。在训练过程中，根据训练轮数，合理设置动态变化的学习率：刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。...具体见深度学习: 学习率 (learning rate) 批规范化批规范化，batch normalization，即著名的BN操作。...具体见深度学习: Batch Normalization (归一化) 模型优化算法优化算法类型包括一阶优化法和二阶优化法。...具体见深度学习: 模型优化算法。迁移学习在已经预训练好的模型上进行微调。优势：高效快捷。目前，大部分的模型训练都是迁移学习，已经很少有人从头开始新训练一个模型了。...具体见深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning) 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册

1.4K3 0

初创公司如何训练大型深度学习模型

引言 OpenAI 的 GPT-3 是一个令人印象深刻的深度学习模型，但是它有 1750 亿个参数，相当占用资源。尽管有不同的估计，但是这种规模的模型在一个 GPU 上的训练需要数百年。...即使提前停止，在一个大的数据集上训练一个大的模型，进行 20~50 次的迭代，也会花费很多时间。如何提高迭代速度初创公司面临着一项艰巨的任务：在短期内取得重大进展。...对于一家刚起步的深度学习公司来说，这是一个艰难的挑战。如果你的模型需要 3~4 个星期进行训练，你是如何快速迭代的？...如何降低训练成本这很简单：不要使用像 AWS 或谷歌云那样的公有云。这样做似乎是最简单的开始方法，但是成本会迅速增加，尤其是与下面的选择相比。...结语总之，训练大型深度学习模型是许多初创公司都必需要面对的挑战。成本可能很高，迭代时间也可能很慢，而且如果你不小心，它们会严重影响你的创业进程。

1.4K1 0

深度学习如何训练出好的模型

来源：机器学习AI算法工程本文约4800字，建议阅读10+分钟本文将会详细介绍深度学习模型的训练流程。深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。...但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。...在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题，帮助读者更好地训练出高效准确的深度学习模型。...在深度学习训练中，超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、正则化系数等。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，因此需要进行合理的设置。...训练中的技巧因为训练深度学习模型，成本更高，不可能使用多钟超参数组合，来训练模型，找出其中最优的模型，那如何成本低的情况下训练出好的模型呢在成本低的情况下，可以采用以下方法训练出好的模型：提前停止

6352 0

深度学习的训练

今天来聊聊深度学习的训练方法和注意事项数据集的拆分：首先要准备好已经处理好的数据集（注意数据集要满足独立同分布），分为训练集、验证集、测试集。可按80%，10%，10%分割。...训练集用来整个模型的训练。验证集在训练过程中验证是否过拟合。测试集切记只用在最终判断模型的质量的，切记变成根据测试集调参了，这样测试集没意义。...训练的关键：在输入数据做迭代训练时的关键要关注模型在训练集（绿线）和验证集（紫线）所画出的误差曲线之间关系（或准确度曲线，曲线任选其一，误差越小越好或准确度越高越好）欠拟合及应对方法：如果训练集和验证集的误差均较高...过拟合及应对方法：如果训练集和验证集的两者之间的误差差别较大，训练集的误差较低（训练集的误差永远是越来越低的，因为模型就是在不断拟合训练集的），而验证集的误差相对较高，则模型已经处于过拟合状态了。...因为模型已经训练的过头，倾向于死记硬背的记住训练集，不再具有泛化性，而在验证集上的表现就很差。

1.3K8 0

深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01...] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod...--- on spark --- GLOO 方案 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13)...--- 弹性训练之 Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15...) --- 广播 & 通知 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) ---

8732 0

深度学习-加快训练速度

mini-batch,用作批量样例，可以批量下降，遍历一个批量就是epoch 如果训练集m<2000就没必要用 batch最好选用64，128，256，512，考虑计算机的内存和访问方式，2的幂数比较好...指数加权滑动平均，就是在每个w中调用加权平均值，导致的值比较平均[1240] 动量梯度下降算法[1240] RMSprop算法，均方根传递 Adam算法，比较适用于多方面领域，是把动量+RMSprop加起来用学习率衰减..." + str(l + 1)] ### END CODE HERE ### return parameters [1240] SGD是batch=1的情况下的训练示例...[1240]SGD是batch=X的情况下的训练示例小批量梯度下降随机改组和分区是构建迷你批次所需的两个步骤通常选择两个的功率为小批量，例如16,32,64,128# GRADED FUNCTION...你必须调整动量超参数 β 和学习率 α 。动量[1240][1240] Adam算法 Adam是用于训练神经网络的最有效的优化算法之一。它结合了RMSProp和Momentum。

6312 0

使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...你可以通过观察官方提供的性能评估指标函数来学习如何编写自定义指标。下面展示的是Keras中mean_squared_error损失函数（即均方差性能评估指标）的代码。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码总结在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用

7.9K10 0

使用 GPU-Operator 与 KubeSphere 简化深度学习训练与监控 GPU

本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署，以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控，从原理到实践，逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator...63649242267 nvidia.com/gpu: 1 #check here pods: 110 --- 部署 Nvidia 文档的两个深度训练测试实例...limits: nvidia.com/gpu: 1 ports: - containerPort: 8 基于 Jupyter Notebook 应用运行深度学习训练任务...token=3660c9ee9b225458faaf853200bc512ff2206f635ab2b1d9 运行深度学习任务进入jupyter notebook 环境后，尝试进入终端，运行深度学习任务...正确导入后可以在自定义监控面板中看到 GPU 的监控指标： ? 在上面创建的jupyter notebook运行深度学习测试任务后，可以明显地观察到相关 GPU 指标变化： ?

2.3K1 0

【经验帖】深度学习如何训练出好的模型

总结以上的信息，可以发现对于数据影响模型性能来说，主要围绕着数据的图像质量，和数据的平衡性展开（包含数据量大小、比例、标注数据量）数据增强在深度学习中，数据增强是一种非常重要的技术，它可以扩充数据集大小...，通过训练后的loss和收敛情况等因素，来判断是否选择更复杂的模型超参数在深度学习中，超参数是指那些需要手动设置的参数，这些参数不能直接从数据中学习得到，而需要通过调整和优化来得到最优的模型。...以下是常见的超参数及其作用： Learning rate（学习率）：学习率控制了参数更新的速度，太小的学习率会导致训练速度过慢，而太大的学习率则可能导致训练不稳定，甚至无法收敛。...在深度学习训练中，超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、正则化系数等。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，因此需要进行合理的设置。...训练中的技巧因为训练深度学习模型，成本更高，不可能使用多钟超参数组合，来训练模型，找出其中最优的模型，那如何成本低的情况下训练出好的模型呢在成本低的情况下，可以采用以下方法训练出好的模型：提前停止

4301 0

深度学习模型训练全流程！

作者：黄星源、奉现，Datawhale优秀学习者本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。...一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。...（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。...同时深度学习有众多的网络结构和超参数，因此需要反复尝试。训练深度学习模型需要GPU的硬件支持，也需要较多的训练时间，如何有效的训练深度学习模型逐渐成为了一门学问。...深度学习有众多的训练技巧，本节挑选了常见的一些技巧来讲解，并针对本次赛题进行具体分析。与传统的机器学习模型不同，深度学习模型的精度与模型的复杂度、数据量、正则化、数据扩增等因素直接相关。

4.3K2 0

如何训练深度神经网络？

12 可视化有一种方法可能会导致深度学习模式的训练出错。当模型被训练几个小时或几天，并且只有在训练结束后，我们才意识到出了问题。在这种情况下（这可能是非常合理的）） - 始终可视化训练过程。...除此之外，另一个良好的做法是使用一个可视化库来绘制几个训练样例或时代之间的权重直方图。这可能有助于跟踪深度学习模型中的一些常见问题，如梯度消失、梯度爆炸等。...13 多核机器，GPU GPU的出现，提供向量化操作的库，计算能力更强的机器，可能是深度学习成功的一些最重要的因素。...GPU已经彻底改变了深度学习的研究（难怪Nvidia的股票正在飙升;）），主要是因为它们能够以更大规模执行Matrix Operations。...Bengio）] (https://arxiv.org/pdf/1206.5533v2.pdf) [了解深度前馈神经网络的训练有多难（Glorot and Bengio，2010）] (http://

7912 0

（深度学习）Pytorch之dropout训练

（深度学习）Pytorch学习笔记之dropout训练 Dropout训练实现快速通道：点我直接看代码实现 Dropout训练简介在深度学习中，dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它...通过下图可以看出，dropout训练训练阶段所有模型共享参数，测试阶段直接组装成一个整体的大网络：那么，我们在深度学习的有力工具——Pytorch中如何实现dropout训练呢？...= nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 影藏层到输出层 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) # dropout训练...model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_classes) model.train() model.eval() 另外还有一点需要说明的是，训练阶段随机采样时需要用...如果你不希望开启dropout训练，想直接以一个整体的大网络来训练，不需要重写一个网络结果，而只需要在训练阶段开启model.eval()即可。

7193 0

深度学习模型的训练总结

例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层例2：固定部分参数例3：训练部分参数例4：检查部分参数是否固定 6.单GPU训练与多GPU训练 Pytorch 使用单GPU训练方法一 .cuda(...) 方法二 .to(device) 前言在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。...2.断点的保存与加载如果模型的训练时间非常长，而这中间发生了一点小意外，使得模型终止训练，而下次训练时为了节省时间，让模型从断点处继续训练，这就需要在模型训练的过程中保存一些信息，使得模型发生意外后再次训练能从断点处继续训练...这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的，而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的，所以需要保留这些信息，另外还需要保留迭代的次数和学习率。...在这里都能找到 4.模型的冻结在迁移学习或训练新的复杂模型时，加载部分模型是常见的情况。利用训练好的参数，有助于热启动训练过程,并希望帮助你的模型比从头开始训练能够更快地收敛。

5451 0

慎用预训练深度学习模型

利用预培训的模型有几个重要的好处: 合并起来超级简单快速实现稳定(相同甚至更好)的模型性能不需要那么多标记数据从转移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练语言模型，如GPT...2.你是如何预处理数据的? 您的模型的预处理应该与原始模型的训练相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。...Bench Stanford DAWNBench TensorFlow的性能基准 5.你的学习速度如何?...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。...好了，请带着这些问题来指导您如何与下一个项目的预培训模型进行交互。有评论、问题或补充吗?可以在下面发表评论!

1.7K3 0

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...我发现这张图片来自张等人2017的文章https://arxiv.org/abs/1611.03530 然后我开始在keras和python中应用MiniGoogLe架构——甚至使用python进行计算机视觉深度学习这本书的一部分...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

3.3K2 0

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...我发现这张图片来自张等人2017的文章https://arxiv.org/abs/1611.03530 然后我开始在keras和python中应用MiniGoogLe架构——甚至使用python进行计算机视觉深度学习这本书的一部分...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

2.9K3 0

如何通过深度学习轻松实现自动化监控？

在有了上面的学习了解后，接下来我们将学习如何使用目标检测构建一个简单而有效的监控系统。我们先从由监视任务的性质而引起的限制约束开始讨论起。...因此，可推广的监控系统应该能够解析低质量的图像。同时我们的深度学习算法也必须在低质量的图像上进行训练。 2.处理能力在哪里处理从相机源获得的数据是另一个大问题。通常有两种方法可以解决这一问题。...图 7 各类目标检测器 FPS 的性能训练监控系统在接下来的内容里我们将会尝试如何使用目标检测进行行人识别。...使用 TensorFlow 目标检测 API 来创建目标检测模块，我们还会简要的阐述如何设置 API 并训练它来执行监控任务。...▌可疑的结论我们不知道深度学习算法是如何得出结论的。即使数据的馈送过程很完美，也可能存在大量虚假的成功例子。虽然引导反向传播在一定程度上可以解释决策，但是关于这方面的研究还有待我们进一步的研究。

5836 1

教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习？

Tausch 在 GitHub 上发布了一篇详细教程，「可以帮助研究人员和爱好者们用他们的 Kubernetes GPU 集群轻松地对深度学习的训练过程进行自动操作和加速。」...教程地址及相关文件：https://github.com/Langhalsdino/Kubernetes-GPU-Guide 在这个教程中，我将要介绍如何轻松地在多个 Ubuntu 16.04 裸机服务器上进行...我现在是新创办的 understand.ai 公司的一名实习生，我在平时的工作中注意到：先在本地设置机器学习算法，然后把它放进云端用不同参数和数据集去进行训练，这一过程是很麻烦的。...第二点，把它放进云端进行大量的训练往往比预想的还要费时间，这是令人沮丧的，并且通常包含很多缺陷。基于这个原因我下定决心要解决这个问题，并且让第二部分变得容易，简单，快捷。...深度学习科研人员的新工作流程：用 Kubernetes GPU 集群进行自动化的深度学习训练显著地改善了在云端进行模型训练的流程。此说明呈现了新的工作流程，只包含两个简单步骤： ?

2.9K4 0

【深度学习】参数优化和训练技巧

dropout dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。...多模型融合 Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式同样的参数,不同的初始化方式不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组同样的参数,模型训练的不同阶段...差分学习率与迁移学习首先说下迁移学习，迁移学习是一种很常见的深度学习技巧，我们利用很多预训练的经典模型直接去训练我们自己的任务。...那么差分学习率和迁移学习有什么关系呢？我们直接拿来其他任务的训练权重，在进行optimize的时候，如何选择适当的学习率是一个很重要的问题。...也可以用来处理过拟合效应，在图像数据集不是特别充足的情况下，可以先训练小尺寸图像，然后增大尺寸并再次训练相同模型，这样的思想在Yolo-v2的论文中也提到过：需要注意的是：多尺度训练并不是适合所有的深度学习应用

2501 1

第一次深度学习模型是如何训练的

所以既然说不清楚，我这个小辣鸡就不说了，小白们也不要妄想可以一下就学会，今天只和大家谈一谈我从听说深度学习，到我第一次完成一个像样的模型训练的过程，希望可以为小白们提供参考。...，它会统计某个对象在训练样本中离它最近的K个对象，K个对象中种类数最多的那个，就被认为是这个对象的种类（就是如果某人身边K个活物里，有K-1个都是猪，那他就被判定为猪，嘿嘿）。...我的深度学习环境的搭建下面说一说，学了机器学习后，是如何入坑深度学习的？...首先简述一下机器学习和深度学习这个比较容易混的概念，深度学习是机器学习的一个子集，而你常听说的神经网络是机器学习的算法，但当这个神经网络叠加了好几层变成深度神经网路的时候，它就是深度学习的算法了。...他有一篇文会教你如何搭建深度学习开发需要的环境。 https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.html

1.7K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭