单节点深度学习训练

大模型与Agent智能体

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2023-01-13 02:44:59

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单节点深度学习训练	单节点深度学习训练

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模型训练技巧最直接的就是几个超参数的设置根据图片大小来选择网络和超参数如果图片不是很大比如3030，这种情况下做分类就不能用VGG和Resnet这样的网络。此时要么把图像变大要么就是选择小的网络，或者把VGG里pooling的步长设置为１试试，如果类别不多（没有上千），那么直接使用小网络，如果是100100这样的大图片就采用VGG和Resnet这样的大网络。根据图片类别数和数量来选择bat...

本文来解释一下深度学习训练过程训练的是什么，换句话说，训练生成的模型文件里记录的是什么。先笼统回答一下，记录的是网络节点的权重、偏置等参数。不懂网络节点指的是什么的话接着看下文。先看一个常见的卷积网络层： layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "conv1a" top: "conv2a" ...

计算节点一个计算节点是集群中的一个独立计算单元，通常包含一个或多个CPU、内存、存储和网络接口。计算节点可以单独运行任务，也可以与其他节点协作完成并行计算任务。GPU节点一个GPU节点不仅包含上述的CPU、内存等组件，还额外配备了一个或多个GPU卡。GPU卡用于加速计算任务，特别是那些可以并行处理的任务，如深度学习训练、科学计算、图像处理等。

深度学习训练过程中的关键参数和概念对于构建、理解和优化模型至关重要。

深度学习模型训练过程一．数据准备基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并统计各个标签的数目 2）样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多就行了 3）切分样本集如：90%用于训练，10%留着测试，比例自己定。训练集合，对于弱势类要重采样，最后的图片列表要shuff...

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