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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