TrainingProgressCheckpointing

TrainingProgressCheckpointing

是 NetTrain 的一个选项，指定在训练过程中怎样保存网络拷贝.

更多信息

  • 缺省值为 TrainingProgressCheckpointing->None，这种情况下不设检查点.
  • 对于 TrainingProgressCheckpointing->spec，可以使用下列规范：
  • {"File","path/file.wltnet"}把网络保存成一个文件，覆盖之前的版本
    {"Directory","path"}把网络保存成目录 path 中惟一命名的文件
    {…,subopts}包括额外的子选项
  • 以 "WLNet" 格式保存所有网络.
  • 如果设置使用检查点，缺省情况下，每一轮训练都执行一次.
  • 子选项 "Interval"->Quantity[n,"unit"] 指定用于设置检查点的间隔. "unit" 的可能形式包括：
  • "Rounds"网络训练轮数
    "Batches"训练数据批数
    "Seconds","Minutes","Hours"绝对时间
  • 子选项 "MinimumInterval"->n 指定检查点的执行不应过于频繁，应大于每 n 秒一次. 如果未指定，则没有限制.
  • 多个文件或目录可以用 TrainingProgressCheckpointing->{spec1,spec2,…} 保存.
  • TrainingProgressCheckpointing->{"Directory","dir"}，单个文件命名为 "starttime_counter_round_batch_loss.wlnet"，其中 starttime 在培训开始时由 DateString["ISODateTime"] 生成，counter 在每次调用 NetTrain 后值增加，round 是当前这轮，batch 是累积的批号，loss 是最近这轮的损失. 如果指定 ValidationSet，最近有效损失会被包含在文件名中.
  • 所创建的检查点文件列表（如果有），可以通过属性 "CheckpointingFiles" 从 NetTrainResultsObject 中检索.

范例

基本范例  (1)

在 MNIST 数据集上训练时对卷积网络取周期性检查点：

列出所有生成的检查点：

导入最后一个检查点：

Wolfram Research (2017)，TrainingProgressCheckpointing，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainingProgressCheckpointing.html （更新于 2018 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，TrainingProgressCheckpointing，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainingProgressCheckpointing.html （更新于 2018 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "TrainingProgressCheckpointing." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2018. https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainingProgressCheckpointing.html.

APA

Wolfram 语言. (2017). TrainingProgressCheckpointing. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainingProgressCheckpointing.html 年

BibTeX

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BibLaTeX

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