神经网络调参指南
小白学视觉
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· 2024-04-18
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可视化训练过程中每个step(batch)的loss。如果是分类任务,可以顺便可视化出每个batch的准确率(不均衡数据可视化F1-score)。 -
将训练日志在打印到屏幕上的同时也写入到本地磁盘。如果能实时同步写入那更好了(在python中可以用logging模块可以轻松实现。一个handler输出到屏幕,再设置一个handler输出到磁盘即可)。 -
借助tensorflow里的FLAGS模块或者python-fire工具将你的训练脚本封装成命令行工具。 -
代码中完成tensorboard等训练过程可视化环境的配置,最少要可视化出训练loss曲线。 -
如果使用tensorflow,记得设置GPU内存动态增长(除非你只有一个GPU并且你确信一个训练任务会消耗GPU的一大半显存)
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