Проектирование, а затем кодирование нейронных сетей сложно и подвержено ошибкам, поэтому мы задали себе несколько вопросов о том, как улучшить этот процесс: - Как мы можем упростить создание и понимание архитектур нейронных сетей? - Как мы можем визуально спроектировать нейронную сеть, поддерживая преимущества, предоставляемые различными фреймворками глубокого обучения? - Как мы можем интегрировать дизайн нейронной сети , обучение и оценка в единый рабочий процесс? - Как совместная..

Итак, вы хотели проанализировать свои журналы Tensorboard, не так ли? Вы пробовали использовать GPT-3? ОЙ! ГПТ-4? Хорошо. Думаю, это не дало вам того, что вы хотели. Да, я тоже. Итак, мы здесь. Читайте дальше, и вы узнаете, как взять все прогоны, которые вы записали в Tensorboard, очистить их и поместить в один DataFrame. Оттуда вы можете запросить его, как и любой другой…

Эксперименты по отслеживанию не распространены среди специалистов по анализу данных. Однако отслеживание имеет много преимуществ. Отслеживание экономит время Сколько раз вы повторяли обучение модели с одними и теми же параметрами снова и снова? Отслеживая эксперименты (активность по регистрации параметров, зависимости результатов, код и данные), вы можете вернуться в прошлое и проверить, какие параметры, результаты и данные использовались для достижения наилучшего результата...