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：