深度学习模型训练的相关内容

深度学习实践篇第四章：模型训练与示例

Summary 在pytorch_tutorial中给出了一个训练流程的简要介绍：Training a model is an iterative process;训练模型是一个迭代的过程。in each iteration the model makes a guess about the out...

深度学习炼丹-超参数设定和模型训练

前言所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。一般...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练

1. Pytorch实现softmax回归模型使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys...

【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练

1.1 线性回归简介线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分...

深度学习模型训练推理——基础环境搭建推荐博文查阅顺序【❤️基础安装—认真帮大家整理了❤️】

版权: 本文由【墨理学AI】原创、各位大佬、欢迎和墨理一起学AI 声明: 作为全网 A I领域干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️ 关于博主❤️ 关于墨理学AI 博主墨理、个人基本信息如下95后、男、本硕就读于 xx 双一流高校、软件工程专业、2020年硕士毕业、目前就职于一家xx科研...

深度学习模型训练痛点及解决方法

1 模型训练基本步骤进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等...

手把手：我的深度学习模型训练好了，然后要做啥？

本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。阅读时长： 10-15分钟使用前检查清单检查tensorflow的...

【机器学习PAI实践十】深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练

背景我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类，文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841。使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用，对于不太会写代...

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更新时间 2023-08-31 19:04:53

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