python将数据快速分成训练集和测试集 参考博客： python将一个文件夹下图片按比例分在两个文件夹下_qq_32039433的博客-CSDN博客 代码如下： 神经网络模型训练时得到的数据并没有分成测试集和训练集，所以需要自己按比例进行分割，如下是进行的按照3：7进行数据分割python代码。 ...
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2021-06-29 15:29:56
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前言 机器学习中，我们不能将全部数据用于模型训练，否则将没有数据集对模型进行验证，从而无法评估模型的预测效果。 验证集方法 整个数据集分成两部分：一部分用于训练，一部分用于验证，即训练集（training set）和测试集（test set）。 如上图所示，将左侧数据作为训练集（包含7、22、13等 ...
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2021-05-24 15:36:16
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100天搞定机器学习：模型训练好了，然后呢？ 大家好，我是老胡。 许久没有更新100天搞定机器学习系列了，最近在看一个开源框架，其中有用到 gRPC ，它可以用于机器学习模型的部署，也可用于深度学习框架的开发，本文就当是《100天搞定机器学习》的番外篇吧。 gRPC（Remote Procedure ...
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2021-04-20 15:42:22
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课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/11939?directly=1&shared=1 从整体的视角来看，深度学习模型解决问题的要点，可以近似总结为：数据、模型、优化方法。 数据处理 要处理图像分类问题，首先就要了解“图 ...
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2021-03-09 13:42:42
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CogSearchMaxTool是一个专门的查询工具，其综合CogPMAlignTool工具和COgCNLSearchTool工具的特性。与CogPMAlignTool 工具和CogCNLSearchTool工具一样，其提供训练和查找模型的功能，其采用和CogCNLSearchTool同意的归一化查 ...
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2021-03-02 11:57:06
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多机多卡训练基本原理 在工业实践中，许多较复杂的任务需要使用更强大的模型。强大模型加上海量的训练数据，经常导致模型训练耗时严重。比如在计算机视觉分类任务中，训练一个在ImageNet数据集上精度表现良好的模型，大概需要一周的时间，需要不断尝试各种优化的思路和方案。如果每次训练均要耗时1周，这会大大降 ...
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2021-02-16 11:42:40
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Tensorflow模型训练时维度处理技巧 修改模型一周，调BUG半个月，特此总结： 在某一个维度为1时，用tf.reshape tf.matmul（要求两个元素维度正好相反）要求两个元素维度正好相反 和tf.multiply ( 张量1 ，张量2）要求两个元素维度一致 assign_sub（）：重 ...
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2021-02-05 10:33:17
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发 ...
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2021-02-01 12:24:44
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参考链接： object detection api调参详解（兼SSD算法参数详解） https://copyfuture.com/blogs-details/20200630233052263i2qwtu5rloywtv1 文章详细介绍了ssd_mobilenet_v1_pets.config中的 ...
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2021-01-28 11:49:30
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参考：https://blog.csdn.net/foneone/article/details/103984895 argparse库是一个存储参数库，可以用来进行模型训练过程中的参数保存作为一个整体，以便于使用和更改。 1、创建 import argparse parser = argparse ...
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2021-01-12 10:52:42
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