我正在尝试训练一个自动编码器,但已经知道解码器(这是一个python函数)。我的想法是训练编码器,并将潜在空间提供给已知的解码器,这是我在python中已经具有的功能。因此,我想知道是否有一种方法可以通过添加解码器功能来训练编码器,而不会丢失GPU上的并行化。与一次训练迭代相关的代码部分如下所示: with tf.GradientTape() as tape:
latent_space = encoder(x_batch, training=True) # NN model
output = decoder(latent_space) # Python function
我知道训练spaCy模型(例如,命名实体识别)需要。但是,因为我需要在一个spaCy内部训练一个模型(可以简单地认为它是一个“纯Python脚本”),所以从中训练一个spaCy模型并不是我的用例的选择。我目前的尝试如下:
#train.py
# IMPORTANT: Assume all the necessary files are already available in the same directory than this script
import spacy
import subprocess
subprocess.run(["python", "-m
--passes标志是训练通过的次数。但是,在训练Python大众模型时,例如在for循环中,还不清楚passes的概念是什么意思。 例如,如果我在for循环中逐个示例地训练模型,如下所示: for line in train:
model.learn(line) 如果每个训练样本只学习一次,怎么会有多个过程?
在训练单词向量时,我在两次训练之间遇到了以下运行时问题。 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:12: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
if sys.path[0] == '':
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:12: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
if
我使用MNIST数据集训练了一个模型来识别数字。该模型已经使用TensorFlow和Keras在Python语言中进行了训练,并将输出保存到我命名为"sample_mnist.h5“的HDF5文件中。
我想将训练好的模型从HDF5文件加载到Rust中进行预测。
在Python语言中,我可以从HDF5生成模型,并使用代码进行预测:
model = keras.models.load_model("./sample_mnist.h5")
model.precict(test_input) # assumes test_input is the correct input
因此,我有超过3000万个对象,我需要使用作为我的训练数据。我的问题很简单:当我通过迭代的append编程过程创建训练数组时,在一定的阈值下,列表变得太大,python就会被杀死。有什么办法可以绕过这件事?我已经想了好几个小时了,而且一直很短!
创建训练数组的代码示例
training_array = []
for ...:
data = #load data from somewhere
data_array = [x for x in data] #some large array, 2-3 million objects
for item in data_ar
我在python中拆分数据集有一个问题,如果我有一个数据集的子集作为训练,python中是否有一些函数可以从数据集中排除训练集而直接获得剩余的数据集?就像这样: testing set = numpy.exclude(dataset , trainingset) 例如,数据集中有10行,我取了2,4,7,9行作为训练集,那么如何才能轻松地获得剩余的数据集呢?更详细地说,这些是我训练数据集 for i in range(0,5):
Test_data = dataset[ratio*i:ratio*(i+1),:]
Train_data = dataset[0:ratio*i&