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回答
有没有
一种
同时
训练
多个
模型
的
快速
方法
?
python
、
classification
、
text-classification
、
naivebayes
、
multiclass-classification
我想要
训练
一个双向分类器,也就是说,假设我有4个要对文本进行分类
的
类。我不想将所有
训练
数据分组到一个
训练
集中,然后标签就是4个标签。相反,我想做一个二进制标签。例如,我必须首先制作数据集
的
4个副本,然后我将标签A设为A,其余
的
不设为A,然后第二个数据集将是B而不是B,依此类推。 在那之后,我必须制作4个
模型
(例如朴素贝叶斯),并
训练
我制作
的
每个数据集。我想要
的
是
一种
无需所有这些工作就能完成所有这些工
浏览 43
提问于2019-06-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将K-均值聚类与朴素贝叶斯相结合
k-means
、
naivebayes
最近,我读了一些关于K均值和朴素贝叶斯学习approach.But
的
论文,我对如何将这两种
方法
结合在一起感到困惑。众所周知,K-means
方法
可以对数据记录进行聚类,X.Suppose K=2.Then (Clx(I)∈{1,2},i∈1,n)表示聚类结果因此,我认为我可以使用XX表示(X,Clx).And,然后使用XX来<
浏览 4
提问于2016-04-14
得票数 0
1
回答
如何使用C_API导入经过
训练
的
DNNClassifier
tensorflow
、
c-api
我已经使用Python (conda tensorflow安装)
训练
过DNNClassifier。需要使用C_API对
训练
好
的
模型
进行评估。
有没有
一种
方法
可以使用C_API
同时
加载
训练
模型
的
图形和权重?
浏览 0
提问于2018-04-12
得票数 1
1
回答
Tensorflow:用图形
训练
模型
,这些图形不适合单个GPU
的
记忆
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
out-of-memory
MemoryError是由于试图分配比机器可用
的
内存更多
的
内存造成
的
。我所拥有的:
多个
GPU 我想做
的
是:在一个GPU中通过几次
训练
,或者更好
的
是,
同时
使用所有的GPU来
训练
我
的
模型
的
不同部分(如果可能的话但是,我如何
训练
一个需要将一个庞大
的
图形
浏览 0
提问于2018-07-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
并发
训练
DDQN
neural-network
、
reinforcement-learning
我和我
的
朋友正在
训练
一个学习2D足球
的
DDQN。我
训练
了大约40.000集
的
模型
,但它需要6天
的
时间。
有没有
一种
方法
可以
同时
训练
这个
模型
?例如,我有4个核心和4个线程,每个线程并发地
训练
模型
10.000次。因此,
训练
40.000集
的
时间就像for循环
的
并行性一样,从6天减少到
浏览 45
提问于2019-05-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用pytorch动态图属性来并行
训练
具有不同超参数
的
模型
?
pytorch
有没有
一种
标准
的
方法
来通过利用动态图属性来
训练
pytorch
的
多个
模型
?
浏览 19
提问于2019-03-14
得票数 0
1
回答
有没有
办法在Python中将循环并行化以进行集成学习?
python
、
parallel-processing
、
ensemble-learning
我想
同时
训练
多个
LightGBM
模型
。现在,我正在按如下顺序
训练
它们: for m in range(ensemble_n): model = lgb.train(params, lgbtrainprediction=model.predict(test_df.drop([target], axis=1)) test_predictions[:, m] = prediction
有没有
办法让我把上面的循环并行化
浏览 7
提问于2021-04-22
得票数 0
1
回答
从经过
训练
的
模型
中学习单个
训练
示例。
machine-learning
、
data
、
privacy
我正在阅读谷歌
的
论文"ML测试分数: ML生产准备和技术债务减免
的
一个标准“,它为生产中
的
模型
提供了最佳实践建议。在关于数据管道中
的
隐私控制
的
一节中,它说: 最后,测试任何用户请求
的
数据删除是否传播到ML培训管道中
的
数据,以及任何已学习
的
模型
。我理解从数据管道中删除数据
的
问题,但是否有可能在不对新数据进行再培训
的
情况下“不学习”一个培训示例?他们在文件中提到,这些做法在g
浏览 0
提问于2020-04-28
得票数 6
回答已采纳
1
回答
在tensorflow中跨会话使用共享变量
tensorflow
我想
训练
一个
模型
,
同时
使用
模型
的
结果进行进一步
的
操作。
训练
可以在后台进行,但我需要预测
模型
始终可用。 我有一个如何做到这一点
的
想法,但不确定是否可以在tensorflow中做到这一点。因此,我正在考虑为预测和
训练
创建单独
的
线程/进程。每个进程中将运行两个不同
的
会话,它们将共享相同
的
变量。因此,
训练
模型
可以在自己
浏览 0
提问于2018-03-21
得票数 3
1
回答
一种
基线ML
模型
machine-learning
、
machine-learning-model
我不知道如何解释基线ML
模型
的
概念。 “在花费几个月
的
清洁数据之前,准确地确定您想要使用这些数据
的
内容,并建立一个基线ML
模型
来指导您
的
清洁旅程。”这是否意味着,在开始时应该收集数据,轻轻地进行预处理(为变量设置正确
的
类型,估算丢失
的
数据,删除异常值,归一化),
同时
运行
多个
算法并检查性能?
快速
建立和
训练
基本系统?最多两天工作吗?这样
一种
作为基准
的
浏览 0
提问于2021-06-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在知识蒸馏中,学生
模型
和教师
模型
如何并行运行?
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
mxnet
我正在使用知识蒸馏实现
快速
的
DNN
模型
训练
,如下图所示,以并行运行教师和学生
模型
。 我查看了一些流行
的
代码库,比如和。它们逐步执行学生和教师
模型
的
前向操作,即不在不同
的
设备(GPU或CPU)上并行执行。我正在尝试加快这个
训练
过程,以便使用
多个
设备
同时
运行两个
模型
(例如,在CPU上加载一个
模型
,而不中断另一个
模型
的</em
浏览 5
提问于2020-09-11
得票数 0
1
回答
如何用不同
的
数据在不同
的
GPU上独立并行运行相同
的
Keras
模型
?
python
、
tensorflow
、
parallel-processing
、
keras
假设我有两个keras
模型
实例model0和model1以及数据集data0和data1。如果我有两个或更多
的
GPU,
有没有
一种
方法
可以在GPU0上并行
训练
model0,在GPU1上并行
训练
data1上
的
model1?到目前为止,我发现
的
所有
方法
都将单个
模型
的
训练
分散到
多个
gpus上。
浏览 2
提问于2018-08-09
得票数 0
1
回答
Tensorflow初始化延迟
python
、
tensorflow
尝试使用经过
训练
的
模型
进行预测,初始化会话似乎需要一段时间。
有没有
一种
从命令行获取
模型
预测
的
快速
方法
?
浏览 14
提问于2017-08-10
得票数 1
1
回答
Keras -有可能用一个GPU
同时
训练
两个不相关
的
模型
吗?
python
、
tensorflow
、
keras
使用PyCharm,您可以让
多个
Python实例运行同一个文件,所以我很好奇是否有任何
方法
可以在两个不同
的
实例中
同时
训练
相同
的
模型
(或不同
的
模型
)两次。我认为,能够在文件上按Shift + F10开始
训练
,进行超参数调整,然后再次按Shift + F10来启动另一个完全独立
的
训练
实例,并比较它们
同时
进行
训练
的
方式,这将是非常有用
浏览 23
提问于2019-11-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在azure ml中可以在同一时间运行
多个
训练
模型
吗?
azure-machine-learning-studio
在Azure ML中可以
同时
运行
多个
训练
模型
吗?
浏览 0
提问于2016-11-02
得票数 1
1
回答
Python:并行化GPU和CPU工作
python
、
multithreading
、
concurrency
、
parallel-processing
、
tensorflow
为我
的
ML
模型
处理批处理花费了太多
的
时间,所以我正在考虑并行化它们。计划如下:一个单一
的
数据结构将存储一组数据点。每一步
训练
算法都采用随机子集对<e
浏览 4
提问于2016-07-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有没有
一种
方法
可以在
训练
doc2vec
模型
之前加载预先
训练
好
的
词向量?
gensim
、
doc2vec
我正在尝试建立一个大约有10k个句子
的
doc2vec
模型
,然后我将使用这个
模型
在一些新句子
的
模型
中找到最相似的句子。我已经使用我拥有的语料库(10k个句子)
训练
了一个gensim doc2vec
模型
。这个
模型
可以在一定程度上告诉我一个新句子是否与语料库中
的
一些句子相似。但是,有一个问题:新句子中可能存在语料库中不存在
的
单词,这意味着它们没有单词嵌入。如果发生这种情况,预测结果将不会很好。据我所知,经过
训练</
浏览 1
提问于2019-07-12
得票数 0
3
回答
监控Caffe中
的
培训/验证流程
c++
、
classification
、
deep-learning
、
caffe
、
conv-neural-network
我正在
训练
用于图像分类
的
Caffe参考
模型
。我
的
工作要求我在整个
训练
集和验证集上每1000次迭代后绘制
模型
精度图来监控
训练
过程,验证集分别有100K和50K图像。现在,我采取了
一种
简单
的
方法
,每1000次迭代后制作快照,运行C++分类代码,读取原始
的
JPEG图像并转发到网络,并输出预测
的
标签。然而,这在我
的
机器上花费了太多
的
时间(使用Geforc
浏览 0
提问于2015-08-13
得票数 17
回答已采纳
2
回答
在
训练
普通神经网络时强调一个特征
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
neural-network
、
hyperparameters
我有大约360个奇怪
的
特征,我正在
训练
我
的
神经网络
模型
。我得到
的
准确率非常差。在360中有一个功能比其他功能更重要。我正在使用Python3.5和Keras和Scikit-learn。
浏览 2
提问于2019-12-04
得票数 0
1
回答
如何在MS Azure Custom Vision中增加测试图像
的
数量?
azure
、
microsoft-custom-vision
、
azureml
、
azure-ai
我上传了大约70张图片,每个标签35张图片,然后开始
训练
我
的
模型
。已尝试运行1小时
的
高级培训。一切都没有改变。
有没有
一种
方法
可以使用所有的图像进行目标检测
训练
,这样我就可以获得更好
的
准确性? 谢谢,+ftex
浏览 9
提问于2020-06-04
得票数 0
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