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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