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我必须在一个有7天时间限制的集群上运行我的模型，如果计算成本超过了7天，作业将在集群上结束。因此，训练将不会完成以获得用于预测的已保存模型。我正在训练一些分类器模型(例如SVC、KNeighborsClassifier等)。从scikit-learn开始，想知道是否有任何函数或库可以在特定持续时间之间拍摄模型快照，然后从已停止的点继续训练(类似于深度学习中的应用)？
谢谢
浏览 19提问于2019-08-13得票数 1
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我对机器学习模型的部署阶段很好奇。那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？
这是某种蓝图，然后用来绘制预测的答案吗？如果是这样的话，这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的模型要快得多？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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所以我的问题是如何教模型如何识别这个非常具体的部分(食谱名称)，因为它几乎总是不同的？
欢迎任何建议:)
浏览 0提问于2016-12-17得票数 0
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我正在使用随机森林算法用python预测大学辍学人数，算法已经完成，现在我必须使用那个文件，并能够在网站上运行它，我正在使用django，但我不知道如何使它工作，我在视图中导入文件，但它只显示一行，它甚至没有像我在jupyter中运行文件时那样的结构，所以如果有人知道什么，我将非常感谢。这就是算法 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pand
浏览 1提问于2018-11-22得票数 0
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重新开始使用adam
、、、、
我正在用提前停止策略训练我的网络。我从较高的学习率开始，并且基于验证损失，我需要从较早的快照重新开始训练。
我可以使用模型和优化器state_dicts保存/加载快照。这没问题。我的问题是，一旦我重新开始训练，我如何再次设置adam的学习率？我应该重新启动adam fresh而不是使用state_dict，还是应该使用optimizer.param_groups[0][‘lr’] = lr通过加载的优化器s
浏览 6提问于2019-10-09得票数 1
当我训练模型时，该变量的先前值是(3,2,1)。现在，我将no-of-room添加为"6“以获得输出(以前没有使用它来获得预测值)。它将如何给出新值的输出？我使用Boosted决策树回归作为模型。
浏览 3提问于2019-01-31得票数 0
在迁移学习期间，我们采用预先训练的网络和一些观察对(输入和标签)，并使用这些数据通过反向传播来微调权重。然而，在一次/几次学习期间，根据这篇论文-“语言模型是少次学习”()，“没有执行梯度更新”。那么在一次/几次学习过程中，像GPT2和GPT3这样的模型发生了什么变化？
浏览 3提问于2021-03-03得票数 1
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我很好奇，也不知道你是怎么救你训练过的模特的？有点像python中的泡菜文件，但是我正在考虑保存到ONNX中，但是我不知道如何通过我自己的训练和测试功能手动完成它。我试着搜索如何在google中保存机器学习模型，但是所有的结果都显示了如何在使用泡菜的python上进行保存。我有预感将数据保存为二进制文件？但我无法想象我试图复制的训练模型中的数据。
浏览 10提问于2022-11-16得票数 2
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我一直在训练我的网络进行100,000次迭代。在那之后，我想继续训练。但基本上有两种选择，我不明白两者之间的区别：$SOLVER=...第一种方法和第二种方法有很大区别吗？但我并没有真正理解第一个和第二个的区别。
浏览 1提问于2017-05-11得票数 0
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大多数有监督机器学习问题的基本过程是将数据集分为训练集和测试集，然后在训练集上训练模型，并在测试集上评估其性能。但在许多(大多数)环境中，例如疾病诊断，将来会有更多的数据可用。我如何使用它来改进模型？我需要从头开始重新训练吗？如果是这样的话，什么时候是重新训练的合适时间(例如，特定百分比的额外数据点)？
浏览 1提问于2021-02-17得票数 0
假设需要在包含某些分类参数的数据集上训练机器学习算法。(刚开始机器学习，但我的想法是.)即使将所有的分类数据转换为1热编码的向量，训练后如何“记住”这个编码地图？例如：在训练前将初始数据集转换为使用1-热编码，例如
universe of categories for some column c is {"good","bad","ok"}, so convert，在对模型进行培训之后，所有未
浏览 4提问于2018-07-26得票数 0
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我正在使用optunta + catboost来优化和训练一些增强的树。我想知道优化超参数的正确方法，以最大限度地提高准确性(而不是最小化对数损失)。
浏览 19提问于2021-07-01得票数 1
我有一个像这样的图片和标签的列表(目前在熊猫Dataframe中)---------------example.com/...JPG这意味着在第一张图片中有一只猫和一只狗作为另一种选择，我更喜欢带有磁盘缓存的混合方式:下载几个映像，预处理它们，将它们提供给优化，并将映
浏览 2提问于2017-08-19得票数 1
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我是机器学习方面的新手，在K倍交叉验证方面有困惑.当我编写折叠for循环时，应该在哪里定义sklearn模型(而不是PyTorch模型)。我看过一些教程，其中他们在折叠for循环中定义了模型，并使用相同的模型在X_validation上进行了预测。但是，我们将在循环内部定义k-不同的模型，最后的模型将是仅在最后一个折叠上训练的模型，它与前一个折叠没有任何联系。在我看来，我们应该在Kfold交叉验证之外定义一个Scik
浏览 3提问于2021-02-27得票数 1
目前，我正在与Scikit- Learning & Tensorflow一起阅读“机器学习的手”，我想知道为什么q-学习需要演员模型和评论家模型来学习？在第465页中，它指出：
正如我们将要看到的，我们将使用的训练算法需要两个DQN，它们具有相同的结构(但参数不同)：一个将用于在训练期间驱动Pac-Man女士(演员)，另一个将观察演员，并从它的试验和错误中学习这是一个典型的
浏览 0提问于2018-05-10得票数 3
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上面写着：-
SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS深度学习容器在SageMaker培训平台中使用。这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的机器学习算法(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练机器学习模型？我有一个用例，其中数据集非常大，和分布式培训可以帮助模型并行和数据并行。
浏览 12提问于2022-09-17得票数 -1
我的客户要求用户使用该图像上传图像--首先，我使用了tesseract.js节点模块，但是它没有工作，所以我转到tensorflow.js来创建自己的模型，并对图像的某些部分进行训练。我想在下面裁剪图像签名部分和照片。因此，利用tensorflow的目标检测方法，可以检测出图像的特征，得到x和y坐标。如果我使用下面的代码获得坐标，我可以裁剪图像的某些部分。
浏览 11提问于2020-02-25得票数 0
我是python中相对较新的数据科学，在探索一些关于数据科学的竞争时，我对“训练数据集”和“测试数据集”感到困惑。一些项目合并了这两个项目，另一些项目则保持分离。拥有两个数据集的基本原理是什么？
浏览 1提问于2017-04-25得票数 0
在训练期间，我保存了我的模型，并在我的目录中获得了以下文件：model.ckpt.index稍后，我加载保存在network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。，如VGG16或ResNet，并希望使用我的代码来实现这一点。我想知道如何或在哪里可以获得这些预训练网络的已保存模型
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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