训练自己的数据集（合适的命令参数选择）

bai666ai 2023-05-08 09:38:26

课时名称课时知识点
训练自己的数据集（合适的命令参数选择）本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据集、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练自己的数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计。
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如何使用OpenAI fine-tuning(微调)训练属于自己专有的ChatGPT模型？
要使用OpenAI的微调技术来训练自己的专有模型，您需要遵循以下步骤：获取和准备数据集：首先，您需要准备自己的数据集。可以使用公共数据集，也可以使用自己的数据集。数据集需要以特定格式（如JSONL）进行存储，并且需要经过清洗和预处理。选择合适的模型和超参数：根据您的任务需求，选择合适的模型和超参数。例如，如果您的任务是文本分类，可以选择GPT或BERT等模型，并选择合适的学习率、批量大小等超参数。安装OpenAI的API：您需要安装OpenAI的API并获得访问密钥，以便使用OpenAI的微调技术。
用MMdetection训练自己的数据集
利用MMDetection进行训练，一般需要下面这几步：选择一个基础模型，下载对应的配置文件和预训练的参数文件将数据整理成MMDetection支持的形式，如COCO格式或者其他格式修改配置文件： 2. 用预训练好的权重来进行coco数据集的训练 首先先搜索一下模型的config 这样就会显示出mmdet中已经预训练好的yolov3的模型 然后选择合适的进行下载 这样就下载好了模型的配置文件和预训练的权重然后修改配置文件 执行下面的命令进行训练...
嵌入式AI调研
数据准备: 选择合适的数据集,并对数据进行清洗,预处理,划分训练集和测试集等。模型部署: 选择合适的硬件环境,部署训练好的模型,并对模型进行监控,定期更新。模型维护: 定期监控模型性能,并根据新数据情况调整模型参数,保证模型性能良好。模型训练: 使用训练集训练模型,并调节超参数,优化模型性能。模型评估: 使用测试集对模型进行评估,判断模型的泛化能力。模型选择: 根据数据集的性质,选择合适的模型结构和算法。模型保存: 保存训练好的模型参数,便于之后部署使用。图像识别主要用于工业、自动化、医疗等行业。
中国移动--九天毕昇平台使用测试（薅Telsa V100）
当我们使用自己上传的数据时候，挂载的数据存放在data文件夹下，但是该文件夹没有读写权限，因此首先需要把数据解压出来。在控制台部分，我们可以进入训练模型。训练的配置，大家可以根据自己的情况来选择合适的配置，我这里以V100为例。数据集可以选择公开的数据集，也可以用个人数据集，我这里以MNIST为例。创建好实例后，选择Jupyter即可，VSCODE也可以，看个人编程习惯。模型训练：此处需要我们选择合适的训练资源，这里我们新建一个实例。数据管理：在训练我们自己的数据时，可以在此处上传自己的数据库。
深度学习（4）：训练集、验证集、测试集 以及偏差和方差
在进行神经网络（以及各种机器学习模型）的训练中，我们需要对数据进行划分，以便于我们选择合适的超参数、评价模型的泛化能力。 训练集 我们利用训练集来进行参数训练（即前面提到的前向传播、反向传播、参数更新的过程）。 验证集 我们选取不同的超参数通过训练集训练出不同的模型。将这些模型应用在验证集上以选择最合适的超参数。 测试集 在确定好合适的超参数后，我们将模型应用在测试集上以判断模型的泛化能力。 要注...
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