博客
关于我
【MXNet学习22】4.1 训练代码初探
阅读量:190 次
发布时间:2019-02-28

本文共 357 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

为了让读者对训练代码有一个直观的认识,我们完整地展现了训练代码的结构。代码主要包含训练参数配置、数据读取、网络结构搭建和训练模型四大部分,这些内容将在接下来的几节中逐一详细介绍。

代码清单4-1展示了MNIST手写数字分类的训练代码结构。代码的核心模块包括数据预处理、模型定义和训练过程。以下是代码的主要组成部分:

import mxnet as mximport argparseimport numpy as npimport gzipimport structimport loggingdef get_network(num_classes):    """定义LeNet模型"""    data = mx

代码的结构清晰,注重模块化设计,便于扩展和维护。通过合理配置训练参数,实现高效的模型训练与验证。

转载地址:http://icdi.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NISP国家信息安全水平考试,收藏这一篇就够了
查看>>
NIS服务器的配置过程
查看>>
Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
查看>>
NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
查看>>
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>