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Lo que tengo: 1. Un modelo de red neuronal 2. 10 conjuntos de datos con la misma estructura Lo que quiero: 1. Entrenar el modelo en todos los conjuntos de datos por separado 2. Guardar los modelos por separado Puedo entrenar los conjuntos de datos por separado y guardar los . . . Read more
Actualmente estoy trabajando en obtener las métricas (informe de clasificación, matriz de confusión) para un problema de DL y me he encontrado con un problema. Mi y_true es algo como [1 0 0 0 1 0 0 1 0 0] (multietiqueta). Los unos indican los valores correctos (por ejemplo, ROJO, . . . Read more
He dado una matriz de entrada (3000,1) y el resultado que espero es una probabilidad múltiple de 0,1,2. He escalado mis entradas entre 0 y 1, entonces ¿por qué mi resultado está por encima de 1 y qué son esos números separados por guiones junto con él? training_input, training_label = . . . Read more
Actualmente estoy tratando de entender cómo entrenar modelos a través de pytorch. Y mientras hacía esto, vi una característica bastante interesante: pasar datos de entrenamiento en mini lotes. Por ejemplo. Aquí hay un fragmento de código del sitio web oficial de pytorch: … data_dir = ‘data/hymenoptera_data’ image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, . . . Read more
Supongamos que estoy entrenando un modelo de red neuronal. Estoy almacenando el archivo tensor del modelo de red neuronal cada 15 épocas en formato .pth. Necesito ejecutar un total de 1000 épocas. Supongamos que detuve mi programa durante la 501ª época, entonces tengo los siguientes archivos: 15.pth, 30.pth, 45.pth, 60.pth, . . . Read more