笔记 - 模型训练：监控

最新推荐文章于 2025-06-23 00:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-23 00:30:00 发布 · 395 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

这篇笔记主要探讨了在模型训练过程中如何监控训练损失和测试损失，以及如何跟踪模型的准确率，确保训练效果。

打印 训练loss与测试loss

 print("Epoch", epoch, "MSE = ",
       sess.run(mse, feed_dict={
   
   
           X: X_train,
           y: y_train
       }))
 print(
最低0.47元/天 解锁文章
如何在训练过程中监控模型的性能？（面试题200合集，高频、实用）
qq_38334677的博客
05-14 738
在训练过程中监控模型性能是确保机器学习项目成功的关键步骤。通过仔细选择和解读关键指标，并借助合适的工具（尤其是 TensorBoard 或 Weights & Biases 等实验跟踪平台），开发者可以深入洞察模型的学习行为，及时诊断并解决问题，高效地迭代模型，并最终训练出性能优异的机器学习模型。这不仅提高了模型质量，也大大提升了研发效率。
使用PaddleDetecion训练模型 监测电子设备是否在运行
york的博客
01-17 507
目标识别 监测
模型监控：实时了解模型运行状况
AI天才研究院
03-01 1525
1. 背景介绍 1.1 为什么需要模型监控 随着人工智能和机器学习技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始将这些技术应用于实际业务场景。然而，随着模型的部署和应用，如何确保模型在实际运行过程中的稳定性、准确性和可靠性成为了一个亟待解决的问题。模型监控作为一种实时了解模型运行状况的方法，可以帮助我们
Python-简易的模型监控界面定期更新的用户信用分及特征分布
08-10
简易的模型监控界面：定期更新的用户信用分及特征分布
模型训练完才是业务的开始？说说模型监控 | 优快云博文精选
AI科技大本营
12-05 944
扫码参与优快云“原力计划”作者 | A字头来源 | 数据札记倌(ID:Data_Groom)“模型训练结束后才是业务真正的开始”简述每次模型训练完成后，并不意味着项目的结束，在训练模...
GPU 在模型训练阶段监控
yunxinan的专栏
09-23 242
每30秒输出GPU的使用情况 方法一、 nvidia-smi -| 30 方法二、 watch -n 30 nvidia-smi
In Search of Lost Online Test-time Adaptation: A Survey--论文笔记
dezwb的博客
07-08 1528
本文介绍了在线测试时间适应(online test-time adaptation,OTTA)的全面调查，OTTA是一种专注于使机器学习模型适应批量到达时的新数据分布的新方法。尽管最近OTTA方法得到了广泛应用，但该领域仍陷入了诸如模糊设置、过时的主干网络和不一致的超参数调优等问题，这些问题混淆了真正的挑战，并使可重复性难以捉摸。为了清晰和严格的比较，我们将OTTA技术分为三个主要类别，并使用强大的视觉转换(ViT)主干对它们进行基准测试，以发现真正有效的策略。
fct-nova-deep-learning-labs::chart_decreasing:
03-31
7. **可视化工具**：可能涉及TensorBoard或其他可视化工具的使用，用于监控训练过程和理解模型行为。 8. **实际应用**：可能包含将深度学习模型应用于实际问题的案例，如图像分类、文本生成或自然语言理解。 总的来...
SparkNo9-CR2W1：有关CR2W1的模型和可视化代码
02-26
3. **模型训练**：使用Spark的MLlib库或R的mlr、caret等包进行模型训练，可能涉及交叉验证和超参数调优。 4. **模型评估**：通过各种评估指标（如准确率、召回率、AUC、MSE等）检查模型的性能。 5. **可视化**：...
论文阅读笔记 | U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
maxuanzi的博客
05-27 1131
图像分割任务：目标是将图像划分为多个区域或对象，使得每个区域内的像素具有相似的属性或特征（如颜色、纹理、亮度等），而不同区域之间则具有显著的差异。图像分割旨在将图像分解为多个有意义的部分，以便进行后续的分析和处理，比如目标识别、语义理解、图像编辑等。医学分析：在医学图像中，分割出病变组织或细胞，用于诊断和治疗规划。目标识别：将图像中的目标从背景中分离出来，便于后续的分类或识别。例如在自动驾驶技术中图像分割可以识别道路、车辆、行人等，安防监控系统中用于检测和跟踪目标对象，工业检测领域中识别缺陷或异常区域，
Tensorboard 监控模型训练过程按批次输出结果
zhaoguanhua的博客
07-15 1335
Tensorboard监控模型训练过程时输出每个批次的结果 tensorboard = TensorBoard(log_dir="./logs",update_freq='batch') 要想以每个批次的结果输出，需要设置update_freq参数为batch，查看源码可以看到默认为epoch，所以如果不设置这个参数，每一轮才会输出一次。 def __init__(self, log_dir='./logs', histogram_freq=0,
Python-Polyaxon一个帮助您构建管理和监控深度学习模型的平台
08-11
Polyaxon: 一个帮助您构建，管理和监控深度学习模型的平台
PyTorch 模型训练实用教程（六）：监控模型——可视化
qq_38156104的博客
09-18 6905
本章将介绍如何在 PyTorch 中使用 TensorBoardX 对神经网络进行统计可视化，如Loss 曲线、Accuracy 曲线、卷积核可视化、权值直方图及多分位数折线图、特征图可视化、梯度直方图及多分位数折线图及混淆矩阵图等。 TensorBoardX PyTorch 自身的可视化功能没有 TensorFlow 的 tensorboard 那么优秀，所以 PyTorch通常是借助 tensorboard(是借助，非直接使用)进行可视化，目前流行的有如下两种方法，本文仅介绍第二种——Ten...
PyTorch模型训练监控全指南：从基础日志到高级可视化工具
最新发布
neweastsun的专栏
06-23 1062
在深度学习模型开发过程中，监控训练过程至关重要。它不仅能帮助我们理解模型学习情况，还能及时发现并解决训练中的问题。本文将详细介绍在PyTorch中监控模型训练的多种方法，从简单的打印日志到专业的可视化工具，帮助您选择最适合的监控方案。
MLOPS：最佳的机器学习模型监控工具的简介及其对比(Neptune/Arize AI/WhyLabs/Prometheus和Grafana/Evidently/Qualdo/Fiddler/Sage
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-15 3057
​ MLOPS：最佳的机器学习模型监控工具的简介及其对比(Neptune/Arize AI/WhyLabs/Prometheus和Grafana/Evidently/Qualdo/Fiddler/SageMaker Model Monitor/Seldon Core/Censius) 目录 最佳的机器学习模型监控工具的简介及其对比 如何比较机器学习模型监控工具 结论 最佳的机器学习模型监控工具的简介及其对比 地址 文章原始地址：Best T
机器学习模型监控清单
吃果冻不吐果冻皮
11-07 733
了解您的模型是否运行良好的最直接方法是将您的预测与实际值进行对比。您可以在模型训练阶段使用相同的指标，例如：分类的 Precision/Recall、回归的 RMSE 等等。其次，不仅需要跟踪模型质量，还需要跟踪相关的业务 KPI。您可能已经知道要跟踪的一些特定分段（segments），例如：您的高级客户与整体基数的模型准确性。为此，我们需要跟踪合适的指标，例如准确率中的奇偶校验。在本文中，我们建议如何监视您的模型和要使用的开源工具。我们需要确保模型交付。例如，您可以跟踪主要的模型特征和模型预测的分布。
机器学习模型监控的 9 个技巧
TURING.DT
02-22 1200
如果您使用不同类型的特征（例如：词嵌入、地理位置坐标），您可能需要将它们解码（例如：分别解码为字符串和城市名称），以便您可以更轻松地分析报表和在绘图中的展示这些特征。这样做的原因是，许多数据问题对样例的某些子集具有关键影响，但它们在整个数据集的影响可能会“消失”，因为当您查看整个数据集的聚合值时，它们的绝对影响不足以感受到。您创建了一些实时警报（电子邮件、移动推送通知等），以在模型以意想不到的方式表现时提醒您，例如奇怪的特征值、缺失的特征、分数太高/太低，等等。监控使用模型做出的决策。
模型监控和调试怎么做?
爱学习_萌萌哒
06-23 998
在模型的监控和调试过程中，主要目的是确保模型在实际应用中能够稳定运行并达到预期的性能指标。
《Python金融大数据风控建模实战》 第11章 模型在线监控
小成星际的博客
03-20 627
《Python金融大数据风控建模实战》 第11章 模型在线监控本章引言Python代码实现及注释 本章引言 第9章介绍了在模型开发阶段的评估指标。模型完成开发后，如果其性能满足基本要求，就可以在生产环境中上线使用。在这个阶段仍然需要对模型指标进行评估，其目的在于判断模型的有效性，通过指标的判断给模型提供更新机制，即模型要使用多久，以及当哪些指标发生恶化后需要终止使用并重新开发新模型。模型评估指标决定了模型上线使用的生命周期。 Python代码实现及注释 # 第11章：模型在线监控 import os im
pytest-notebook插件：确保Jupyter笔记本输出稳定
这种功能尤其对数据科学和机器学习领域中依赖于Jupyter Notebook进行数据处理和模型训练的场景非常有帮助，因为它可以减少环境变动对数据处理结果的影响。 描述部分提供了pytest-notebook插件的更多详细功能和目的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值