NC
Спасибо. Сейчас буду пробовать. Все равно других вариантов не осталось.
Size: a a a
2020 March 12
NC
Кстати, а могут быть какие-то конфликты драйверов nvidia и kernel? Видел на одном из форумов совет даунгрейднуть ядро.
AS
думаю проще взять нужную версию нвидиа и посмотреть с какими ядрами оно работает
FC
FC
Вот 10.0..
NC
Вот 10.0..
Проблема в том, что после установки вот этой версии у меня наглухо ломается драйвер. А с более новой ничего не работает.
FC
А на всё свежее перейти нельзя? Ядро 4, куда 10.2 и т.д...
NC
А на всё свежее перейти нельзя? Ядро 4, куда 10.2 и т.д...
Тензорфлоу не поддерживается. Ну или парень выше написал, что поддерживается, но в интернете никаких инструкций, и только топики с багами.
D
есть кто юзавший
huggingface/transformers, подскажите как завести distilgpt2?СВ
Добрый вечер
Решил поближе познакомиться с эмпирически подбираемыми параметрами нейронных сетей и у меня появились вопросы по этому поводу
1. Какой размерности может быть скользящее окно в скрытых слоях свёрточной нейронной сети и обязательно ли оно должно быть квадратным?
2. Какие значения может принимать скорость обучения? Обычно встречал значения от 0.01 до 0.2 где-то
3. Есть ли советы по Dropout-слоям - значению, а также где и когда их стоит использовать?
Также приветствуются любая дополнительная информация об упомянутых выше сущностях))
Заранее благодарен за информацию
Решил поближе познакомиться с эмпирически подбираемыми параметрами нейронных сетей и у меня появились вопросы по этому поводу
1. Какой размерности может быть скользящее окно в скрытых слоях свёрточной нейронной сети и обязательно ли оно должно быть квадратным?
2. Какие значения может принимать скорость обучения? Обычно встречал значения от 0.01 до 0.2 где-то
3. Есть ли советы по Dropout-слоям - значению, а также где и когда их стоит использовать?
Также приветствуются любая дополнительная информация об упомянутых выше сущностях))
Заранее благодарен за информацию
И
Добрый вечер
Решил поближе познакомиться с эмпирически подбираемыми параметрами нейронных сетей и у меня появились вопросы по этому поводу
1. Какой размерности может быть скользящее окно в скрытых слоях свёрточной нейронной сети и обязательно ли оно должно быть квадратным?
2. Какие значения может принимать скорость обучения? Обычно встречал значения от 0.01 до 0.2 где-то
3. Есть ли советы по Dropout-слоям - значению, а также где и когда их стоит использовать?
Также приветствуются любая дополнительная информация об упомянутых выше сущностях))
Заранее благодарен за информацию
Решил поближе познакомиться с эмпирически подбираемыми параметрами нейронных сетей и у меня появились вопросы по этому поводу
1. Какой размерности может быть скользящее окно в скрытых слоях свёрточной нейронной сети и обязательно ли оно должно быть квадратным?
2. Какие значения может принимать скорость обучения? Обычно встречал значения от 0.01 до 0.2 где-то
3. Есть ли советы по Dropout-слоям - значению, а также где и когда их стоит использовать?
Также приветствуются любая дополнительная информация об упомянутых выше сущностях))
Заранее благодарен за информацию
Из того что пробовал:
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
СВ
Илья
Из того что пробовал:
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
решил просто автоматизировать процесс подбора эмпирических параметров для ансамбля из мелких нейронных сетей заточенных под свой объект и сделать этот процесс хотя бы псевдо-эмпирическим. Думаю сейчас пойти в сторону генетических алгоритмов. Поэтому меня интересует скорее множество допустимых значений
СВ
Илья
Из того что пробовал:
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
1) Так понимаю под скользящим окном понимается ядро свертки же?
Когда пробовал кейс по восстановлению кадров из видеопотока, я использовал ядро свертки пропорциональное размерам кадра, в тестах пробовал и (16,9), и (4,3), и (5,5) , но субъективно было приятней работать с первыми двумя =)
2) Скорость обучения тоже подбирается индивидуально, я обычно адаптивную ставлю от 0.2 и ниже, а если модель на финальной стадии то 0.02 и по уменьшению. Скорость может быть в пределах от 0 до 1, но 0 и больше 0.7 не вижу оснований использовать.
3) Дропауты, пока что, добавлял только к моделям с полносвязными слоями и в задачах классификации по другому пока руки не дошли попробовать
в сверточных ведь тоже есть полносвязки, поэтому и интересует дроп
И
тогда скорость от 0.01 до 0.2 и оставь,
я просто не применял ( возможно - зря) , у меня была сначала свертка а потом развертка
я просто не применял ( возможно - зря) , у меня была сначала свертка а потом развертка
2020 March 13
NC
Меняю тактику.
Киев, надо поставить tensorflow-gpu 1.15 на ubuntu 18.04. Оплата после успешного запуска тестовой модели.
Пишите в личку свои предложения по цене.
Киев, надо поставить tensorflow-gpu 1.15 на ubuntu 18.04. Оплата после успешного запуска тестовой модели.
Пишите в личку свои предложения по цене.
FC
На убунте свет сошелся? Я плохо в теме, но чаще всего убунту чувствовала себя менее предсказуемо чем родственники RHEL, в моем случае - в серверных системах
NC
На убунте свет сошелся? Я плохо в теме, но чаще всего убунту чувствовала себя менее предсказуемо чем родственники RHEL, в моем случае - в серверных системах
Я умею пользоваться только убунтой. Гайды только на убунту.
Вообще, на тензорфлоу свет не сошёлся, но альтернативы какие-то очень странные и плохо документированные. Показывать их на презентации мне бы сильно не хотелось, но видимо придется.
Вообще, на тензорфлоу свет не сошёлся, но альтернативы какие-то очень странные и плохо документированные. Показывать их на презентации мне бы сильно не хотелось, но видимо придется.
FC
А после установки тензорафлоу, куда и питона - не все ли равно, какой линукс уровнем ниже?
NC
В принципе, никакой. Но ставить ещё один линукс ради одной задачи - извращение, имхо.
FC
Вариант с докером уже пробовал?