#machine-learning
#машинное обучение
Вопрос:
У меня нет поддержки GPU, поэтому часто бывает, что моя модель требует часов для обучения. Могу ли я обучать свою модель пакетно, например, если я хочу иметь 100 эпох для своей модели, но из-за отключения питания мое обучение прекращается (в 50-ю эпоху), но когда я переучиваю свою модель, я хочу обучить ее с того места, где она была оставлена (с 50-й эпохи).
Было бы очень полезно, если бы кто-нибудь мог объяснить это на каком-нибудь примере. https://timbu.com пользователь
Комментарии:
1. Может быть, будет полезно сообщить нам, какой фреймворк вы используете для ML
2. Если вы используете scikit-learn, некоторые модели (например, MLPClassifier) имеют параметр warm_start, который позволяет переобучить их с использованием ранее установленных параметров.
Ответ №1:
Веса уже обновлены, переподготовка модели с обновленными весами без их повторной инициализации приведет к тому, что она оставила.
Вы можете работать с онлайн-записными книжками, такими как Google colab или Microsoft Azure notebook, если у вас возникли проблемы с ресурсами. Они предлагают хорошую рабочую среду, например, в colab включены gpu и tpu, а объем оперативной памяти ограничен 16 гб.