opt=tf.keras.optimizers.Adam()#add a line opt=tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite(opt,loss_scale='dynamic')model.compile(loss=loss,optimizer=opt)model.fit(...) PaddlePaddle 一句话实现混合精度训练之添加config(惊呆?毕竟混合精度训练是百度家提出的,内部早就熟练应用了叭) 代码...
./katago gtp -model b18cd384nbt-uec.bin.gz -config default_gtp.cfg 参数调优，虽然之前我们设置...
【教程】如何给0.3..再继续,打开artconfig,往里面添加代码,代码是AddCharModel(baseid, newid, dffname[], txdname[]);解释一下[baseid]是皮肤ID,范围是(0
而且训练会更快,同时准确率差不多,两种方式需要修改的代码是不一样的,同时faster rcnn提供了三种训练模型,小型的ZFmodel,中型的VGG_CNN_M_1024和大型的VGG16,论文中说VGG16效果比其他两个好,但是同时占用更大的GPU显存(~11GB)
saved_model模式(包含pb文件和variables); estimator模式【涵盖前两种模式】。 1.checkpoint模式 模型保存 import tensorflow as tf saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, model_path+model_name) # for example with tf.Session() as sess: for epoch in range(epochs): for i in range(train_batch_...
修改模板yaml中 run_llama2_7b_910.yaml 的一些并行策略和数据集路径等,一般包括output_dir、dataset_dir(注意路径以/结尾)、max_device_memory、batch_size、data_parallel、model_parallel、pipeline_stage,前三个为必须修改,并保证$dpmppp=显卡数$ [root@***-GPU-48 llama2]# diff run_llama2_7b_910_tea...
This process is repeated recursively, resulting in a tree-like model of decisions. Mathematical Background The decision to split a node is based on measures like: Gini Impurity: Measures the disorder of a set of elements. It's calculated as: Gini(p)=1−∑i=1npi2Gini(p) = 1 - \...
config = AnalysisConfig(model_file_path, params_file_path) try: _places = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] int(_places[0]) use_gpu = True except: use_gpu = False 所以一开始的方案是通过传入device id参数,将读os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的操作换成分配device[-1](device参数的格式...
找到class_name ,保留__background__,其余改为你自己的种类。种类名不能含大写字母,xml修改方法见上面。 修改defaults.py 根目录ssd/config/defaults.py 找到C.MODEL.NUM_CLASSES 改为你自己的检测种类数+1 修改nms.py 根目录/ssd/utils/nms.py找到 ...
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session np.random.seed(5) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True set_session(tf.Session(config=config)) ...