Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras
Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, cùng với bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ Deep Learning CNN, hãy tham gia khóa học này :)
2,115 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Thông báo upload các sửa đổi code thực hành theo bản cập nhật phiên bản Tensorflow.
Xin chào, phiên bản Tensorflow của Kaggle, môi trường thực hành đã được nâng cấp rất nhiều so với khi khóa học được tạo.
Chúng tôi đã sửa đổi quy tắc thực hành để phản ánh điều này. Mình đang trong quá trình làm video về những thay đổi trong hình thức thông báo nhưng mất nhiều thời gian hơn dự kiến nên mình sẽ upload code thực hành sửa đổi trước. Chúng tôi cũng sẽ sớm thực hiện một video thông báo thay đổi.
Nếu xảy ra lỗi khi thực hành sử dụng mã thực hành hiện có, vui lòng tải lại mã thực hành mới và thử.
Dưới đây là bản tóm tắt những thay đổi được thực hiện. Cảm ơn
0. Chung
- Tên đối số khởi tạo của trình tối ưu hóa Adam() đã thay đổi từ lr thành learning_rate.
- Trong phương thức getitem () của lớp Sequence Dataset, kết quả trả về được tách thành các tập dữ liệu có hoặc không có giá trị đích tùy theo thời gian học và kiểm tra.
- Khi nhập các tập dữ liệu học và xác thực dưới dạng Tập dữ liệu tuần tự làm đối số cho model.fit (), hãy loại trừ các đối số step_per_epoch và validation_steps.
1. Thời trang_Mnist_Practice
- Khi Save_weights_only=True của ModelCheckpoint thì tên file mô hình điểm kiểm tra phải kết thúc bằng .weights.h5. Nếu sai thì nó phải kết thúc bằng .keras.
- khoảng thời gian thay đổi thành save_freq. save_freq có thể là "epoch" hoặc một giá trị số nguyên. Trong trường hợp giá trị số nguyên, đó không phải là một kỷ nguyên mà là số lần lặp lại lô huấn luyện và có nguy cơ xảy ra lỗi khi áp dụng nó.
2. Khởi đầu_Thực hành
- Với phiên bản Tensorflow trở lên không được nhập chuỗi '/' vào tên, đây là yếu tố tạo cho lớp Conv và Maxpooling. Đã sửa đổi bằng '_'.
3. Học_Rate_Scheduler
- model.optimizer.lr được chuyển đổi thành model.optimizer.learning_rate.
- Chuyển đổi giá trị đích y đầu vào thành dạng hai chiều từ np.zeros(5) sang np.zeros(5).reshape(5, -1)
- CosineDecay không còn mang tính thử nghiệm nữa mà đã được đăng ký làm công cụ lập lịch chính thức. Do đó, Experiment.CosineDecay được đổi thành Optimizers.schedules.CosineDecay.
- Mã thưởng cho Cosine Decay và Cosine Decay Khởi động lại được triển khai khi lệnh gọi lại không còn hiệu lực. tf.keras.backend.set_value không được dùng nữa và không còn hợp lệ.
4.Bệnh học thực vật
-Định vị lại mã nguồn để dễ thực thi mã nguồn hơn khi khởi động lại kernel để giải phóng bộ nhớ GPU.