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MySQL数据库⑨_事务(四个属性+回滚提交+隔离级别+MVCC)

开源分享 2024-02-19 阅读 11

不知道大家有没有我这种烦恼,运行机器学习模型的时候,一直在哪运行,也不知道啥时候会结束,等也不是,不等也不是,又着急想看到结果。

如下提出三种监督训练进度的方法:

1.使用回调函数: 许多机器学习框架(例如TensorFlow和Keras)支持回调函数,它们可以在训练的不同阶段执行特定的操作。例如,可以使用回调函数记录每个epoch的性能指标,保存模型的检查点,动态调整学习率等。

from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class CustomCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {logs['loss']}, Validation Loss: {logs['val_loss']}")

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[CustomCallback()])

2.训练日志输出: 许多机器学习框架会在训练过程中输出日志信息,其中包含每个epoch的损失、准确率等指标。这些信息可以帮助你了解模型的训练进度。

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))
print(history.history)  # 包含训练过程中的损失和指标的字典

3.使用进度条: 有些框架提供了用于可视化训练进度的进度条工具。例如,在Scikit-learn的GridSearchCV中,你可以设置verbose参数以显示训练进度。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200]}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid=param_grid, verbose=2)
grid_search.fit(X_train, y_train)
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