Hướng dẫn đào tạo mô hình sử dụng GPU trong PyTorch
Phương pháp đầu tiên
Sử dụng phương thức .cuda() cho mô hình mạng, dữ liệu (đầu vào và nhãn) cùng hàm mất mát
Mã nguồn minh họa
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from model import *
# Khởi tạo tập huấn luy ...
Đăng vào ngày 1 tháng 6 lúc 10:41
Các khái niệm cơ bản về học sâu: Dữ liệu huấn luyện và các phương pháp tối ưu hóa
Dữ liệu trong học sâu
Trong quá trình phát triển mô hình học sâu, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong ba giai đoạn chính: huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Ba loại dữ liệu này là tập huấn luyện (training set), tập xác thực (validation set) và tập kiểm tra (test set).
Sự khác biệt giữa tập xác thực và tập kiểm tra
Quy trình hoàn chỉnh trong ...
Đăng vào ngày 27 tháng 5 lúc 05:54