windows下使用pycharm远程连接服务器训练算法模型（上传代码到服务器，配置服务器环境）背景这个背景没什么背景，记录一下如何使用在windows环境下使用pycharm远程连接服务器，并且跑算法模型。使用pycharm的版本为2020.2版本。配置过程上传代码到服务器以fast_abs_rl项目为例子：首先在github上找到项目的路径，clone到你的pycharm里面。如何clone？
转载
2023-08-14 16:47:08
258阅读
在modelarts上使用notebook上使用evs空间默认大小是5G，能满足大部分文本和图片训练模型的需求。如果训练数据稍微超过这个限额，可以适当的扩增下空间。但如果训练对象是视频，或是实际生成过程中的海量数据，这个空间就显得小了，这时候扩增evs空间就显得很不经济了。最近老山便碰到这样的案例，客户的训练数据大约在1T的量级，在obs上存储的数据结构大概如下图所示。your-obs-name
转载
2024-03-15 05:55:12
72阅读
## Python 大数据训练模型需要多少数据
在大数据时代，机器学习和数据挖掘等相关领域的发展日益迅速。而对于大数据的训练模型，数据量的大小直接关系到模型的准确度和性能。那么，究竟要多少数据才能训练出好的模型呢？本文将介绍一些常用的方法来确定训练模型所需的数据量，并通过Python代码示例进行说明。
### 方法一：经验法则
在机器学习领域，有一个经验法则称为“奥卡姆剃刀”，即越简单的模型
原创
2024-02-10 07:02:07
192阅读
【导读】机器学习获取训练数据可能很昂贵。因此，机器学习项目中的关键问题是确定实现特定性能目标需要多少训练数据。在这篇文章中，我们将对从回归分析到深度学习等领域的训练数据大小的经验和研究文献结果进行快速但广泛的范围总结。训练数据大小问题在文献中也称为样本复杂性。作者：Drazen Zaric本文将介绍以下内容:呈现回归和计算机视觉任务的经验训练数据大小。给定统计检验的预期功效，讨论如何确定样本量。介
转载
2023-11-03 18:27:07
64阅读
数据的构建在这张表中我们可以发现这里有5个数据，这里有三个特征（评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000）来划分这5本书是否选择阅读。现在我们要做的就是是要根据第一个特征，第二个特征还是第三个特征来划分数据，进行分类。计算给定数据的信息熵根据信息论的方法找到最合适的特征来划分数据集。在这里，我们首先要计算所有类别的所有可能值的香农熵，根据香农熵来我们按照取最大信息增益的方
转载
2023-08-11 09:57:01
59阅读
一、准备数据（此阶段准备自己的数据，讲图片数据放在caffe/data目录下）有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原因是数据太大了。。。我去网上找了一些
转载
2024-07-25 08:11:26
585阅读
前言近期在学习mmdetect，总体来说mmlab这个框架感觉上手难度还挺大的，自己也是结合b站各位up主（up主名称：我是土堆、OneShotLove、比飞鸟贵重的多_HKL）以及知乎mmlab官方边看边学，真的是保姆级教程，强烈推荐。但是大家为了防止以后忘记，记录一下，如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。 关于数据前期处理请参照上一篇博客：mmdetect2d训练自己的数据集（一）—— lab
转载
2024-08-15 16:12:15
91阅读
深度学习第十五章 数据准备一、数据准备1. 什么是数据准备？数据准备是指将样本数据从外部（主要指文件）读入，并且按照一定方式（随机、批量）传递给神经网络，进行训练或测试的过程数据准备包含三个步骤：
第一步：自定义Reader生成训练、预测数据第二步：在网络配置中定义数据层变量第三步：将数据送入网络进行训练/预测2. 为什么需要数据准备？从文件读入数据。因为程序无法保存大量数据，数据一般保存到
转载
2024-07-04 04:35:49
130阅读
您是否应该为特定任务重新训练VGG16？绝对不！重新训练如此庞大的网络很难,并且需要很多直觉和知识来培训深层网络.让我们分析为什么你可以使用在ImageNet上预训练的权重来完成你的任务：> ImageNet是一个庞大的数据集,包含数百万个图像. VGG16本身已在3-4天左右的强大GPU上接受过培训.在CPU上(假设您没有像NVIDIA GeForce Titan X那样强大的GPU)需要
转载
2024-04-18 13:25:37
33阅读
废话不多说，本文在python下调用caffe来训练，由于python下图片转lmdb比较复杂，所以就直接使用了windows下的接口。如果不会搭建caffe包的，移步这数据集是一个二分类的数据集，主要是人脸和非人脸，链接：https://pan.baidu.com/s/1WCErudFafJjP2V1edpV5_g 密码：q85k要跑网络，我们要先构建自己的网络，由于数据集图片是60*60，所以
转载
2024-01-29 23:48:20
89阅读
训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不
转载
2024-05-11 19:31:18
49阅读
毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢?来自于Google的软件工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好，其他的事情就
转载
2023-11-27 06:22:29
81阅读
在caffe框架下进行深度学习模型训练，数据准备是极为关键的一环。在其网络结构中，数据层的输入格式一般为lmdb格式，而我们常用的图像数据类型为jpg或者png等，这就需要对数据进行类型转换。本文将对这一过程的具体步骤进行描述，并针对本人在实践过程中遇到一些问题，给出解决方案。1. 数据准备（Windo
转载
2024-04-20 17:56:02
64阅读
目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结 特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握。在机器学习的应用开发中，最基础的是特征工程。——吴恩达 1.数据预处理数据预处理需要根据数据本身的特性进行
转载
2024-08-21 14:00:54
42阅读
一、完整的模型训练套路以CIFAR10为例1、创建数据集# 准备数据集
import torchvision
# 训练数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("../dataset",train=True,
transform=torchvision.transf
转载
2024-06-05 10:55:36
56阅读
文章目录前言一、准备数据集二、处理数据集1.筛选出人物和摩托车的图片和图片信息文件2.生成TXT文件三.使用darknet训练yolo模型1.下载源码darknet2.下载yolov4-tiny训练权重3.修改文件参数参考资料 前言浏览了一些网上资料自己学着创建yolov4-tiny模型，写下此文留作记录。一、准备数据集首先需要准备的是数据集。我用的是网上分享的数据集VOC2012数据集。链接如
转载
2024-07-26 01:15:57
125阅读
在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量且t1<t2<…< tn ) 所得到的离散数字组成序列集合x(t1), x(t2), …, x(tn)，我们称之为时间序列，这种有时间意义的序列也称为动态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、
转载
2024-07-24 15:10:28
11阅读
前言今天开始学习Mask RCNN，大概是Faster RCNN的升级版。这里我们还是老规矩，用最简单的语言去讲原理，不求面面俱到，但求清晰明了。算法初识1》算法能干什么？ 答：算法可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。2》算法有什么优点？ 答：Mask R-CNN是一个非常灵活的框架，可以增加不同的分支完成不同的任务，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿
转载
2024-05-20 15:41:30
27阅读
一、为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面应该如何设计）？分库和分表是两回事，是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量（增删查改）过大导致宕机而设计的一种应对策略。1、为什么要分库？按一般的经验来说，一个单库最多支持并发量到2000，且最好保持在1000。如果有20000并发量的需求，这时就需要扩容了，可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候根据一定条
转载
2023-07-31 19:27:33
100阅读
软硬件环境ubuntu 18.04 64bitanaconda with 3.7nvidia gtx 1070Ticuda 10.1pytorch 1.5YOLOv5YOLOv5环境配置请参考之前的文章，YOLOv5目标检测使用COCO数据集YOLOv5的预训练模型是基于 COCO 数据集，如果自己想去复现下训练过程，可以依照下面的命令$ python train.py --data coco.y
转载
2024-06-23 10:17:45
64阅读
