AI算法工程师的一些含泪经验
前一段时间一直在优化部署模型。这几天终于来了需求,又要开始重操训练一些新模型了。趁着这次机会总结了下之前的一些训练模型的笔记,可能比较杂,抛砖引玉!当然这是不完全统计的经验,除了训练部分,还有很多部署的坑没有写。
训练模型阶段
1.算法工程师50%的时间是和数据打交道,有时候拷贝数据(分别从多个文件夹拷贝到某一文件夹);有时候筛选数据(过滤掉一些质量不好的数据);有时候把数据换个名字、加个前缀(为了后续训练的时候区分数据的特性,比如多尺度、多种图像增强策略)等等,这些工作可能一个月要重复n多...