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  • CNN Training Loop Refactoring Simultaneous Hyperameter Testing

    上例中,

     尝试两个不同的值

     

     

     

     

     

     为此:

     

     

     

     

     

     

     alt+shift可以有多个光标,再jupyter notebook中。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     alt+d,alt+shift,ctrl+鼠标左键多点几个,都可以同时选择多个目标,并进行共同操作;再jupyter notebook中。

     

     

     

     

     

     

     

     

     当前例子下:

     

     

     

     

     先看下面的,

     

     

     

     

      

    比如epoch编号或号;

     

     实际上,

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     首先,我们捕获了运行开始时间,

    将过去的保存在参数中,并将运行计数器增加一个。在这之后,我们保存了我们的网络和数据加载器。

     

     

     

     

     

     当结束时,

     

     

     

     

     

      

     

     然而,这里的运行时间,表示当前运行的运行时间。这个值将一直运行到运行结束。然而,我们还是会把它保存到每一个周期。

     

     

     

     

     

    我们将保存所有的数据,所以我们可在tensorboard之外分析它。

     

     

     

     

     

     最后,,一旦数据被添加到列表,我们把这个列表变成了panda的数据框架,.

    所以,我们可以格式化输出。

     接下来的几行时关于jupyter note book的,

     

     到此,就结束了一个周期epoch.

     

     下面,有两种方法:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     举个例子: 

     

     

     现在我们可以看到,如果我们看一下运行列中的输出,

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

      

     

     

    然后,我们可以对最后三列做这个。这是我们的运行参数。学习速率,批量大小和shuffle.

    我们可以看到,在所有的运行中,学习速率时相同的。

    然而,batch_size是变化的,我们有两个组,我们有两个运行用1000作为批大小参数值。

      

      

      

      

      

     

     例如:

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Li-JT/p/15176587.html
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