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4.训练模型之准备训练数据
终于要开始训练识别熊猫的模型了， 第一步是准备好训练数据，这里有三件事情要做： 收集一定数量的熊猫图片。 将图片中的熊猫用矩形框标注出来。 将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。 最后需要将数据集切分为训练集合测试集，将图片文件打乱，然后按照 7：3 的比例进行切分： random.seed(42) random.shuffle(all_examples) example.features.feature['image/object/class/label'].int64_list.value, [1]) 后台回复“准备训练数据 最后还需要一个 label map 文件，很简单，因为我们只有一种物体：熊猫 label_map.pbtxt: item { id: 1 name: 'panda' } 训练一个熊猫识别模型所需要的训练数据就准备完了 ，接下来开始在 GPU 主机上面开始训练。
2.3K80发布于 2018-03-16 - 来自专栏Michael阿明学习之路
4. 训练模型
(100,1) y = 4+3*X+np.random.randn(100,1) plt.plot(X,y,"b.") plt.axis([0,2,0,15]) ? 参数越多，找到最佳参数的难度也越大 1.4 批量梯度下降 会使用全部的训练数据 在大数据集上会变得很慢 eta = 0.1 # 学习率 n_iter = 1000 m = 100 theta = np.random.randn 多项式回归 依然可以使用线性模型来拟合非线性数据 一个简单的方法：对每个特征进行加权后作为新的特征 然后训练一个线性模型基于这个扩展的特征集。 这种方法称为多项式回归。 上图显示训练集和测试集在数据不断增加的情况下，曲线趋于稳定，同时误差都非常大，欠拟合 欠拟合，添加样本是没用的，需要更复杂的模型或更好的特征 模型的泛化误差由三个不同误差的和决定： 偏差：模型假设不贴合 ，高偏差的模型最容易出现欠拟合 方差：模型对训练数据的微小变化较为敏感，多自由度的模型更容易有高的方差（如高阶多项式），会导致过拟合 不可约误差：数据噪声，可进行数据清洗 3.
59940发布于 2021-02-19 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-3 训练数据集，测试数据
当前我们将全部数据集作为训练集，使用训练集训练得到一个模型。 具体在kNN算法中，每当来了一个新数据的时候，新数据要和我们训练集中所有数据计算他们之间的距离，然后选出前k个距离小的训练集，然后统计这些被选出来的训练集对应标签，选择标签数最多的标签作为新数据的预测标签 换句话我们用全部数据集作为训练集得到的模型来预测新的数据所属的类别，但是我们最终需要模型在真实的环境中使用，但是现在这样做有很大的问题： 我们使用全部的数据集作为训练集训练模型，得到的模型只能拿到真实的环境中使用 综上，如果我们使用全部的数据集当做训练集训练的模型投入到真实的环境中，这样的做法是不可取的。 全部数据集抽取70%或者80%当做训练集，剩下的数据集作为测试集，这样我们使用蓝色的训练集训练出模型（此时需要注意测试集不能够参与到训练过程中），得到模型后，将测试集放到训练好的模型中，让模型进行预测，
1.4K01发布于 2019-11-13 - 来自专栏罗西的思考
Facebook如何训练超大模型---(4)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别 cast操作 3.6 _post_reduction_hook 0xFF 参考 0x00 摘要 我们在前文介绍过，微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。 因此，在相同的超参数下，使用半精度浮点（FP16）和单精度（FP32）浮点的混合精度训练就可以达到与使用纯单精度（FP32）训练相同的准确率，而且模型训练速度可以大大加速。 _fp32_shard：full precision的单个参数分片（通常为fp32，但这取决于用户传入的模型数据类型）。这可以在CPU或GPU上进行，具体取决于cpu_offload的值。
1.9K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏GoCoding
Scaled-YOLOv4 快速开始，训练自定义数据集
usp=sharing 现有模型测试 准备 COCO 数据集 下载 COCO 数据集 http://cocodataset.org/， coco2017 ├── annotations │ ├── 目录，并添加 ScaledYOLOv4/data/coco2017_yolov5.yaml 文件，描述数据集： # train and val datasets (image directory or 自定义数据集训练 准备数据集 这里从 COCO 数据集拿出一个子集，作为自定义数据集的演示： cat <<EOF > subset.names cat dog EOF export COCO_DIR= 目录，并添加 ScaledYOLOv4/data/coco2017_yolov5_subset.yaml 文件，描述数据集： # train and val datasets (image directory -p6_strip.pt labels.png: 标注分布图 results.png: 训练过程图 results.txt: 训练过程日志 results.png 要训练完成后才有，如果训练过程中要查看
1.8K30发布于 2021-05-06 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Python基础训练100题-4
题目：求s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a的值，其中a是一个数字。例如2+22+222+2222+22222(此时共有5个数相加)，几个数相加由键盘控制。
37930编辑于 2022-07-27 - 来自专栏饶文津的专栏
【2016多校训练4】Multi-University Training Contest 4
树状数组维护数字i前面有多少个比它小的数，即第几小。最左距离就是rank，最右距离就是max（原位置，终位置），求出距离极差即可。
32610发布于 2020-06-02 4亿数据训练，零样本能力惊人：CLIP模型全解读
架构与训练CLIP开发团队收集了包含4亿对（图像，文本）的大规模数据集，每张图像都配有文字描述。其目标是构建有意义的嵌入表示，使得它们之间的相似度能够衡量文本描述与图像的匹配程度。 为此，作者采用了两种已有的模型架构：文本嵌入模型图像嵌入模型初始的4亿对图像和文本被分成批次。每个批次中的图像和文本分别通过图像或文本嵌入模型生成嵌入表示。 两个模型均从头开始训练，默认生成大小为512的嵌入向量。鉴于数据集规模庞大（4亿对），ViT通常比ResNet更受青睐。 同时集成300+公开数据集，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等场景，一键下载即可投入训练，彻底告别“找模型、配环境、改代码”的繁琐流程！ 通过在4亿对（图像，文本）数据上训练，CLIP在多项任务中达到了领先水平。尽管CLIP在某些下游抽象任务上表现不佳，但其零样本技术在执行其他标准计算机视觉任务方面仍具有出色能力。
3.1K10编辑于 2025-09-04- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集
其实很简单，这个做法之前也一直在使用，就是所谓的Train_test_split（训练测试数据集的划分），也就是将原来的样本数据划分成训练数据集和测试数据集，用训练数据集学习获得这个模型，在这种情况下， 如果使用训练数据集获得的模型，在训练数据集上能够得到很好的结果，但是在面对测试数据集上的效果很差，此时的模型泛化能力很弱； 对于第2种情况，多半是出现了过拟合的问题，模型虽然能够很好的拟合训练数据集，但是面对新的数据也就是测试数据集 step4：使用多项式回归方式，此时设置degree的值为2，同样类似上面线性回归模型的处理方式，在训练模型的过程中只使用X_train以及y_train，而在预测的模型的时候使用X_test，最后计算预测的实际值 对于训练数据集来说，随着模型越来越复杂，模型准确率对于训练数据集来说将会越来越高，这也非常好了解，因为我们的模型越复杂对训练数据的拟合程度越好，相应的对于训练数据模型的准确率也就越高。 ? 其实前面的网格搜索，一直都是这样做的，一直都是把数据集划分为训练数据集和测试数据集，将训练数据集用于训练模型，然后对于不同参数训练出的模型去寻找使得测试数据集最好的对应的那组参数，这组模型参数就作为最终模型的参数
3.5K21发布于 2019-12-26 从0开始训练自己的LLM（4）
前面我们介绍了构建LLM的完整流程，现在我们将所有流程串接起来，并开始训练整个模型。 # In practice, this is not a problem since the LLM (chapters 4-7) ensures that inputs
9410编辑于 2026-03-18- 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
4分钟训练ImageNet！腾讯机智创造AI训练世界纪录
4分钟训练ImageNet！ 一 4分钟内训练ImageNet 腾讯机智 机器学习平台团队，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。 训练，4分钟完成AlexNet训练——这是迄今为止ImageNet训练的最高世界纪录。 以上思路在4分钟训练ImageNet项目中提升了调参效率。但调参是个浩繁的工作，后续将由内部正在测试的AutoML系统来进行。 原本需要对16个（即P=16）GPU进行AllReduce，现将16个GPU分为4组，每组4个GPU，首先在组内进行Reduce（4组并行执行，P1=4），然后再以每组的主GPU间进行Allreduce
12.6K00发布于 2018-07-30 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
在微调之前，使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。 构建向量索引查询引擎，调用gpt-4根据训练数据集生成新的训练数据。 通过使用从第1步生成的Eval数据集来对模型进行微调。 简单的总结来说就是，这种集成使gpt-3.5 turbo能够对gpt-4训练的数据进行微调，并输出更好的响应。 主要功能点 1、OpenAIFineTuningHandler 这是OpenAI微调的回调处理程序，用于收集发送到gpt-4的所有训练数据，以及它们的响应。 我们可以使用OpenAIFinetuneEngine的gpt-4和OpenAIFineTuningHandler来收集我们想要训练的数据，也就是说我们使用gpt-4的输出来训练我们的自定义的gpt-3.5 使用gpt-4生成训练数据对gpt-3.5 turbo进行微调确实看到了改善。
94820编辑于 2023-09-14 - 来自专栏JavaPark
LeetCode 训练场：342. 4 的幂
题目 342. 4的幂 2. 描述 给定一个整数 (32 位有符号整数)，请编写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。 思路 image.png 4. isPowerOfFour(int num) { // num 为 0 不满足 if (num == 0) { return false; } // 4 的幂次方可能能被 4 整除 while (num % 4 == 0) { num /= 4; } // 将最后的 num 和 1 进行比较，如果是 4 的幂次方
15920编辑于 2022-06-16 - 来自专栏计算机视觉战队
让模型训练速度提升2到4倍
近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更好的模型。 Composer 具有一个功能界面（类似于 torch.nn.functional），用户可以将其集成到自己的训练循环中；它还包含一个 Trainer，可以将高效的训练算法无缝集成到训练循环中。 一个易于使用的 Trainer，其编写的目的是尽可能提高性能，并集成了高效训练的最佳实践。 所有加速方法的功能形式，都允许用户将它们集成到现有的训练循环中。 那么，使用 Composer 能够获得怎样的训练效果提升呢？ 多个模型系列的训练中减少的时间和成本。 在 4 小时 27 分钟内将 GPT-2 在 OpenWebText 上的困惑度提高到 24.11（AWS 上 145 美元），比基线快 1.7 倍，便宜 43%。
66910编辑于 2022-08-31 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
18210编辑于 2025-01-21 - 来自专栏圆圆的算法笔记
对比学习中的4种经典训练模式
对比学习目前有4种最典型的范式，分别为End-to-End、Memory Bank、Momentum Encoder以及In-Batch Negtive。 这几种对比学习结构的差异主要体现在对负样本的处理上，4种方法是一种逐渐演进的关系。下面，我们来看看4种对比学习结构的经典工作。 模型的训练仍然采用多个二分类的方式，每个样本的loss可以表示为： 最终采用底层共享参数的孪生网络结构进行模型训练。 4 In-Batch Negtive In-Batch Negtive也是对比学习中经常采用的一种扩大负样本数量的方法。 5 总结 本文总结了对比学习的4种基本训练结构，包括End-to-End、Memory Bank、Momentum Encoder以及In-Batch Negtive，以及各自的优缺点。
4.3K40编辑于 2022-09-22 - 来自专栏机器之心
业界 | 4分钟训练ImageNet！腾讯机智创造AI训练世界纪录
一 4分钟内训练ImageNet 腾讯机智 机器学习平台团队，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。 训练，4分钟完成AlexNet训练——这是迄今为止ImageNet训练的最高世界纪录。 以上思路在4分钟训练ImageNet项目中提升了调参效率。但调参是个浩繁的工作，后续将由内部正在测试的AutoML系统来进行。 原本需要对16个（即P=16）GPU进行AllReduce，现将16个GPU分为4组，每组4个GPU，首先在组内进行Reduce（4组并行执行，P1=4），然后再以每组的主GPU间进行Allreduce （P2=4），最后在每组内进行Broadcast（P3=4），这样便大大地减少了P的影响，从而提高Allreduce的性能。
79430发布于 2018-08-07 - 来自专栏AI科技评论
动态 | 4分钟训练ImageNet！腾讯机智创造AI训练世界纪录
一 4分钟内训练ImageNet 腾讯机智 机器学习平台团队，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。 训练，4分钟完成AlexNet训练——这是迄今为止ImageNet训练的最高世界纪录。 以上思路在4分钟训练ImageNet项目中提升了调参效率。但调参是个浩繁的工作，后续将由内部正在测试的AutoML系统来进行。 原本需要对16个（即P=16）GPU进行AllReduce，现将16个GPU分为4组，每组4个GPU，首先在组内进行Reduce（4组并行执行，P1=4），然后再以每组的主GPU间进行Allreduce （P2=4），最后在每组内进行Broadcast（P3=4），这样便大大地减少了P的影响，从而提高Allreduce的性能。
59810发布于 2018-08-06 - 来自专栏全栈程序员必看
mask rcnn训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集
这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）文章中 数据集的制作 这部分的一些补充 温馨提示： 实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分 界面左上角 File 下拉菜单中的 Stay With Images Data 选项 否则生成的json会包含 Imagedata 信息（是很长的一大串加密的软链接），会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练集和测试集 __ignore__ __background__ seedling #根据自己的实际情况更改 3.在datasets目录下新建 seed_train、 seed_val 两个文件夹 分别存放的训练集和测试集图片和整合后的标签文件 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn seed_val_annotation.json 完整代码 说明： 一次只能操作一个文件夹，也就是说： 训练集生成需要执行一次代码
1.2K30编辑于 2022-09-23 - 来自专栏DeepHub IMBA
英伟达改变AI训练游戏规则，用98%合成数据训练了Nemotron-4 340B，不仅超越开源对手，性能还赶超GPT4
英伟达最新发布的开源模型 Nemotron-4 340B 可能将彻底改变大型语言模型（LLM）的训练方式，这种模型的特点是主要使用合成数据进行训练，占比高达98%，显示出与 GPT-4 相媲美的能力。 这一模型的推出表明，在训练高性能的行业特定模型时，不再需要昂贵的真实世界数据集。 Nemotron-4 340B 的推出再次确认了英伟达在人工智能创新领域的领导地位。 Nemotron-4 340B 包括三个核心部分：基础模型（Base）、指令模型（Instruct）和奖励模型（Reward），每个部分都旨在增强合成数据的生成和利用效率。 这一举措预计将加速合成数据在训练更加健壮和专业化的LLM中的采用，推动人工智能在特定行业应用中的创新边界。 总之，英伟达的 Nemotron-4 340B 在使用合成数据训练强大的通用模型方面树立了新的标杆，预示着在多个行业中具有重大的潜在影响。
34710编辑于 2024-06-17
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