赞
踩
训练模型一般需要以下步骤:
准备训练数据: 这通常包括收集和标记数据、将数据分成训练集和验证集、并将数据加载到计算机中。
选择模型: 这可能是一个预先训练好的模型,也可能是从头开始训练的模型。
设置训练参数: 这包括学习率、优化器、批大小和其他超参数。
开始训练: 这通常是在计算机的 GPU 上进行的,因为这样能够加快训练速度。训练期间,模型将使用训练数据进行学习,并不断更新其权重以尽可能准确地预测输出。
评估模型: 在训练结束后,通常会使用验证数据来评估模型的准确性。
用 GPU 训练出来的模型可以在不使用 GPU 的情况下使用,但是它的运行速度可能