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我正在使用reuse_last_task_id=True覆盖现有任务(具有相同的项目和任务名称)。但该实验包含torch模型，因此不会覆盖现有任务，而是创建一个新任务。如何将模型从任务中分离出来？
浏览 13提问于2020-11-02得票数 1
我不得不在中间停止训练，这将训练状态设置为Aborted。后来，我从最后一个检查点继续它，但是状态仍然是Aborted。此外，自动培训度量不再出现在仪表板中(尽管自定义度量仍然存在)。编辑：在继续训练时，我使用Task.get_task()而不是Task.init()检索任务。也许这就是训练数据不再更新的原因？Edit2: --我也尝试过Task.init(reuse_last_task_id=original_task_id_string)，但是它只
浏览 0提问于2020-06-30得票数 1
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重新训练BERT模型
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我已经使用pytorch为分类任务训练了大约一百万个文本数据的BERT模型。在用新数据测试这个模型后，我得到了假阳性和假阴性。现在我只想用FN和FP重新训练现有的模型。我不想将FN和FP附加到现有的数据集，然后再次训练整个模型。如何仅使用这些FN和Fp重新训练此bert模型，而不是先前训练的模型。
浏览 31提问于2021-11-23得票数 0
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我试着用经过预先训练的bvlc_reference_caffenet.caffemodel从图像中识别物体。对于只包含一个对象的图像，我得到了很好的结果。对于具有多个对象的图像，我从预测中删除了argmax()项，该项给出了类标签的最大概率。
尽管如此，对于我得到的标签来说，准确性还是很低的。因此，我正在考虑在我自己的数据集上训练相同的caffemodel (包含多个对象的图像)。
浏览 5提问于2015-12-23得票数 0
我来自使用Luigi的经验，在Luigi中，如果某个任务成功地生成了一个文件，并且该任务也未被修改，那么重新运行DAG将不会重新运行该任务，而是重用其先前获得的输出。有什么方法可以获得与AirFlow相同的行为吗？
目前，如果我重新运行dag，它将重新执行所有任务，无论它们在过去是否生成了成功(且未更改)的输出。因此，基本上我需要一个任务被标记为成功，如果它的代码是没有改变
浏览 9提问于2021-09-13得票数 0
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我正在使用tensorflow使用两个不同的数据集来训练同一神经网络的两个实例。网络本身非常简单，只有一个输入输出层和6个隐藏层(每一层都是一个20兆神经元，后面跟着一个非线性激活函数)。我可以用两个不同的数据集训练网络，这很好。现在，我想要做的基本上是创建一个新的网络，它是这两个经过训练的网络的组合。特别是，我希望输入和前3层来自训练好的网络之一，后3层和输出层来自另一个网络。我
浏览 6提问于2017-02-20得票数 1
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我正在建立一个自定义解码器专用的变压器模型，这是关于下一个单词预测任务的训练。训练过程类似于chat GPT模型--模型的输入是一个长度为K的句子(例如K=30)，目标是这句话向右移动一句，例如：“想喝杯茶”-输出
如果我在指定长度的句子上训练我的模型，比如K=30，当它被提供更短的句子时，它将如何在推理模式下执行，比如长度3？
浏览 0提问于2023-02-01得票数 0
我使用预训练的imagenet模型来使用ResNet101和BN层来训练另一个数据集。审阅者评论之一：我的答案是基于这样的假设，即您正在新数据集(包括训练/验证/测试集)上应用预训练模型。也许我错了
具体地说，如果使用预训练模型，则会重用<
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
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我有一个生成器函数，它生成(输入，目标)的元组，我的模型在这个元组上使用Keras中的fit_generator()方法进行训练。 我的数据集被分成9个相等的部分。我希望使用fit_generator()方法对数据集执行留一交叉验证，并保持先前训练的学习参数不变。我的问题是，在模型上多次调用fit_generator()会让它从头开始重新学习之前的训练和验证集上的
浏览 21提问于2019-06-13得票数 3
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我想使用新的文本数据集将新词添加到经过训练的gensim word2vec模型中。但是，我希望保留旧的单词嵌入，只将数据集中的新单词添加到现有模型中。这意味着用新文本数据集简单地重新训练旧模型不是一种选择，因为它将重新调整也在新文本数据集中的先前单词嵌入的向量。你能对这项任务有什么建议吗？我想要一些像Gensim的doc2vec推断功能，你给模型一些文本输入，它给出一个向量作为输出。谢谢。
浏览 3提问于2018-03-10得票数 5
我一直在开发Android应用程序，我使用Timer和TimerTask对象在特定时间后执行一个任务。如何安全地取消任务？
浏览 1提问于2012-05-07得票数 3
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如何定期重新训练keras模型
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假设我在初始时有4000个数据点，我使用索引0到3999的数据点训练了一个模型，然后保存了该模型。现在，5天后，我加载了保存的模型，现在我使用索引5到4004的数据来重新训练保存的模型。训练是从上次学习的权重开始，还是像在新模型中一样重新初始化权重？数据是时间序列数据。
浏览 23提问于2020-10-16得票数 0
这意味着，如果您保存模型，您可以继续训练它以后。我查阅了样本数据，假设我的词汇表中有一个词是以前训练过的(即“女性”)。现在，在我的new_sentence中，我在前一个词汇表中有一些已经存在的单词(“妇女”)，还有一些在前一个词汇表中不存在的新单词(“女孩”)。在更新了词汇表后，我在语料库中既有新词也有旧词。我用Model.wv‘’women‘检查过，在更新和训练新句子之后，向量被更新。另外，得到一个新单词的单词嵌入向量，即Mode
浏览 1提问于2021-05-26得票数 0
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调用free时内存使用量不会减少
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我有一个使用C的Windows，它将在WebSocket上作为后台进程运行。此过程将接受包含大型图像数据(base64格式)的请求。我的问题是，为什么进程不释放分配的内存或重用先前分配的内存？
浏览 0提问于2017-11-20得票数 3
我有个关于GPT-3的问题。如我们所知，我们可以给网络提供一些例子，并“调整”模型。output1 = gpt2.submit_request(prompt1)
然而，我无法保存这个“预培训”API.每次我要重新训练它的时候-有什么方法可以重用它吗？
浏览 4提问于2021-04-29得票数 2
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我在Colab训练一个模型，但是，我关闭了我的电脑，这个训练停止了。每隔5个时期，我就会保存权重。我想是的，但我不知道是怎么回事。如何使用先前保存的权重继续训练？
谢谢。
浏览 1提问于2019-10-24得票数 2
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如何在数据库中保存和重用我的模型
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从数据输入到最终预测，我已经准备好了完整的管道。我有10个模型到位(编写功能，以自动化整个过程)，然后，选择一个模型的准确性。现在，我需要存储所有的模型(因为随着数据的变化，任何模型都可以有更好的准确性)，并使用来自我的训练特性的新的输入值来重用它。提
浏览 6提问于2022-01-07得票数 1
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我成功地构建了一个序列，使用1.1版本的类在tensorflow中对模型进行排序。
要知道，我使用TrainingHelper来训练我的模型。但是，这个助手是否将先前解码过的值提供给解码器，以便进行训练，还是仅仅是为了了解实际情况？如果没有，我如何才能将先前解码的值作为输入输入，而不是地面真值？
浏览 5提问于2017-05-07得票数 9
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众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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我有200个神经网络，我用文本转移学习来训练它们。除了接受不同任务训练的头部外，它们都有相同的重量。是否有可能将这些网络合并成一个与Tensorflow一起使用的模型，这样当我用输入(文本，我)调用它时，它会返回我的预测任务i。这里的想法是只存储共享的权重一次，以保存模型大小，并且只计算我们想要预测的任务的头，以便保存计算。重要的一点是把所有这些
浏览 3提问于2022-09-02得票数 1
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