Публикации по теме 'tensorboard'
Эффективные данные TensorFlow
Мы собрали данные с машины в какой-то пищевой компании. Задача состоит в том, чтобы использовать эти данные и предсказать, в плохом состоянии машина или нет.
Для этого мы будем обучать модель на хороших данных (когда машина находится в нормальном рабочем состоянии). Мы не будем обучать модель на плохих данных (когда машина требует обслуживания). Вместо этого мы прогнозируем по оперативным данным. Мы предполагаем, что при наличии достаточного количества хороших данных для моделирования..
Введение в TensorFlow
У меня есть младший брат, который начал изучать программирование и однажды спросил меня о нейронных сетях (НС). К сожалению, у меня не было опыта работы с TensorFlow, но я знал, что он лучше всего подходит для работы с NN. Итак, я провел пару часов, играясь с ним, и решил написать свой собственный учебник, так как официальное руководство мне показалось немного недостаточным.
Необходимые инструменты
Для этого урока вам понадобится следующее:
Питон 3.7–3.9 Пакет TensorFlow ( pip..
Цель 3.9 — Примечания по тренировочным прогонам и обновлению до Pytorch Lightning 1.6.
Привет, команда, Aim 3.9 теперь доступен!
Мы стремимся демократизировать инструменты разработки ИИ. Спасибо замечательному сообществу Aim за помощь и вклад.
Вот что нового:
Заметки о тренировочных забегах Обновите Pytorch Lightning до версии 1.6.
Отдельное спасибо ashutoshsaboo, haritsahm и Justin Burton за помощь и обратную связь.
Заметки о тренировочных забегах
Теперь есть возможность добавить расширенное редактирование метаданных (аналогично понятию) поверх прогонов...
Цель 3.10 — Визуализация журналов терминала, поддержка M1 и улучшенное автозаполнение запросов.
Привет, команда! Aim 3.10 уже доступен!
Мы стремимся демократизировать инструменты разработки ИИ. Спасибо замечательному сообществу Aim за помощь и вклад.
Вот что нового в Aim 3.10:
Визуализировать логи терминала Поддержка М1 Улучшенный опыт автозаполнения Целевое цитирование доступно Интеграция LightGBM Интеграция CatBoost
Ознакомьтесь с вехой выпуска 3.10 и Примечаниями к выпуску GitHub .
Особая благодарность Даниэлю Весселю, arnauddhaene , uduse , lukoucky ,..
TensorBoard за 5 минут
Узнайте, как лучше понять модели машинного обучения.
Машинное обучение — это сложно. Доступно бесчисленное множество вариантов, и многое нужно отслеживать. К счастью, есть TensorBoard, который упрощает процесс.
При разработке моделей машинного обучения учитывается множество факторов: сколько эпох для обучения, метрика потерь или даже структура модели. Каждое из этих решений может распространяться и определять разницу между неэффективной моделью и успешной моделью.
В этой статье..
Пикрайон + Тензорборд = ❤
Очень похоже на PyCrayon n00b, так что не ненавидьте меня за неполную информацию * глоток * 👀
PyTorch сейчас на 🔥. Но если вам тепло и уютно, завернувшись в _2 _ // _ 3_ одеяло, и вы не хотите выбегать на холод, то на то есть веская причина (и о да, зима здесь 🐲). Один большой плюс в том, чтобы придерживаться лагеря TF , - это встроенная интеграция с Tensorboard (ну, если быть полностью честным, Keras только недавно Tensorboard полюбил).
Сотрудник недавно познакомил меня с..
Анализ настроений с использованием одномерных сверточных нейронных сетей - Часть 1
«В Квебеке нет мнений, а есть только чувства» - Уилфрид Лорье.
Примечание. Я энтузиаст машинного обучения, заинтересованный в том, чтобы поделиться тем, что я узнал, с другими участниками сообщества глубокого обучения в надежде, что в нем можно будет найти некоторую релевантную информацию. Приветствую всякую конструктивную критику.
В этом блоге мы обсудим, что такое внедрение слов, токенизация, обратные вызовы и одномерные сверточные нейронные сети, и как реализовать модель..
