模型訓練的正確率怎樣寫入文件

❶ prtools中訓練好的模型怎麼保存到文件供以後的樣本直接調用進行模式識別

默認的保存備份是存在你做的那個模型同一個文件夾里的 skb的文件 如果沒有那就是沒有保存了

❷ 如何用tensorflow訓練模型成pb文件和和如何載入已經訓練好的模型文件

基本使用 使用 TensorFlow, 你必須明白 TensorFlow: 使用圖 (graph) 來表示計算任務. 在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖. 使用 tensor 表示數據. 通過 變數 (Variable) 維護狀態. 使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arb...

❸ python中怎麼將模型訓練的准確率與召回率

數據集中：正例反例你的預測正例：AB你的預測反例：CD准確率就是A/(A+B)大白話就是「你的預測有多少是對的」召回率就是A/(A+C)大白話就是「正例里你的預測覆蓋了多少」

❹ Pytorch模型保存與載入，並在載入的模型基礎上繼續訓練

pytorch保存模型非常簡單，主要有兩種方法：

一般地，採用一條語句即可保存參數：

其中model指定義的模型 實例變數 ，如 model=vgg16( ), path是保存參數的路徑，如 path='./model.pth' , path='./model.tar', path='./model.pkl', 保存參數的文件一定要有後綴擴展名。

特別地，如果還想保存某一次訓練採用的優化器、epochs等信息，可將這些信息組合起來構成一個字典，然後將字典保存起來：

針對上述第一種情況，也只需要一句即可載入模型：

針對上述第二種以字典形式保存的方法，載入方式如下：

需要注意的是，只保存參數的方法在載入的時候要事先定義好跟原模型一致的模型，並在該模型的實例對象(假設名為model)上進行載入，即在使用上述載入語句前已經有定義了一個和原模型一樣的Net, 並且進行了實例化 model=Net( ) 。

另外，如果每一個epoch或每n個epoch都要保存一次參數，可設置不同的path，如 path='./model' + str(epoch) +'.pth'，這樣，不同epoch的參數就能保存在不同的文件中，選擇保存識別率最大的模型參數也一樣，只需在保存模型語句前加個if判斷語句即可。

下面給出一個具體的例子程序，該程序只保存最新的參數：

在訓練模型的時候可能會因為一些問題導致程序中斷，或者常常需要觀察訓練情況的變化來更改學習率等參數，這時候就需要載入中斷前保存的模型，並在此基礎上繼續訓練，這時候只需要對上例中的 main() 函數做相應的修改即可，修改後的 main() 函數如下：

以上方法，如果想在命令行進行操作執行，都只需加入argpase模塊參數即可，相關方法可參考我的 博客

用法可參照上例。
這篇博客是一個快速上手指南，想深入了解PyTorch保存和載入模型中的相關函數和方法，請移步我的這篇博客： PyTorch模型保存深入理解

❺ Tensor Flow模型訓練中如何保存數據集

訓練完一個模型後，為了以後重復使用，通常我們需要對模型的結果進行保存。如果用Tensorflow去實現神經網路，所要保存的就是神經網路中的各項權重值。建議可以使用Saver類保存和載入模型的結果。

1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型

• sess: 用於保存變數操作的會話。

• save_path: String類型，用於指定訓練結果的保存路徑。

• global_step: 如果提供的話，這個數字會添加到save_path後面，用於構建checkpoint文件。這個參數有助於我們區分不同訓練階段的結果。

2、使用tf.train.Saver.restore方法價值模型

• sess: 用於載入變數操作的會話。

• save_path: 同保存模型是用到的的save_path參數。

下面通過一個代碼演示這兩個函數的使用方法

假設保存變數的時候是

checkpoint_filepath='models/train.ckpt'
saver.save(session,checkpoint_filepath)
則從文件讀變數取值繼續訓練是
saver.restore(session,checkpoint_filepath)

❻ HanLP如何保存訓練的模型文件

在Tensorflow中，保存模型最簡單的方法是使用tf.train.Saver對象，當我們構造了一個Saver對象以後，調用該對象的save方法即可將我們指定會話中的Tensorflow Graph模型保存到磁碟文件中去；而另一方面，我們可以調用對象的restore方法從磁碟中讀取Tensorflow Graph模型。

❼ tensorflow 保存好訓練的模型，restore 後驗證集的正確率很低

沒用過tensorflow，我從數據的角度想想
1、導入後隨機看幾個節點的權重參數，看看網路是不是正常保存了
2、是不是在數據歸一化的時候第一次你歸一化用的是test+train數據而第二次只用了test數據
3、網路裡面可以用了一些有隨機性的方法在比如隨機采樣之類的
4、用到了在線更新

❽ 如何動態調整准確率與召回率

對於准確率與召回率的概念，雖然有很多文章介紹了，但是很多人還是不容易形成直覺的理解。這里不談公式，結合一個通俗的例子，幫助大家理解。

例子 ：有100個人，1人患有癌症。我們對其進行預測，然後再計算每種預測的准確率與召回率。

准確率與召回率是相對於 正 樣本來說的，也就是要先定義什麼是正。我們這里將「有癌症」定義為正，那麼沒有癌症就是負。

他們還有另一對名字，更直觀也更容易理解：

在不同的任務中，可能對准確率與召回率有不同的要求。本篇文章要討論的問題是在模型已經訓練完成後，如果在不重新訓練模型的情況下，調整其預測的准確率與召回率。也就是說，將一個模型發布後，不同的使用者可以使用同一個模型去完整不同的任務。

在二分類任務中，模型輸出一般為0到1之間的一個數值，記為 ，如果大於0.5，我們預測為正，否則為負。這里的0.5代表一個閾值，記為 ，則分類標准如下：

要調整准確率與召回率，直接調整s就行了。增大s，准確率上升，召回率下降；減少s，准確率下降，召回率上升。

如何理解？

模型的輸出 可以代表信心（也就是模型預測樣本為正的確信程度）。閾值 增加，則表示需要更大的信心才會預測為正，這時准確率必然增加；同時，閾值的增加導致所預測正樣本的減少，找出正樣本的可能性就會降低，從而導致召回率的下降。

在多分類任務中，模型會輸出一個Category分布，比如3分類，一個可能的輸出是[0.1, 0.2, 0.7]。在深度學習模型中，我們一般使用一個softmax函數來生成中的分布。記前一層的輸出為 , 最終的輸出為 ， 則：

要調整類別1所對應的准確率召回率，我們直接調整 就行了（增加/減少一個值）。增加 ，類別1的的召回率增加，准確率下降；同時，類別2、類別3的召回率下降，准確率增加。

如何理解？

增加 ，類別1所對應的概率會增加，其它類別的概率則會降低。人為提升概率，會導致其預測正樣本的概率增加，從而導致召回率的上升，其它類別的情況則相反。

在NLP中，分詞、詞性、NER都被轉化為序列標注任務進行處理。序列標注任務也就是序列分類任務。學會了分類任務准確率召回率調整方法，調整序列標注任務也就不難了。以NER任務為例：

現在主流的序列標注模型是BI-LSTM-CRF、BERT-CRF等，都是先使用一個神經網路計算每個字每個類別的分數，然後再通過CRF層進行調整。我們可以通過調整進入CRF之前的分數，從而達到調整准確率與召回率的目的。(BI-LSTM-CRF和CRF的PyTorch通用實現可以參考 開源庫bi-lstm-crf )

在上面的表格種，每一列對應一個字的多分類的分數，這些分數的范圍沒有經過歸一化，范圍是整個 ，但是調整的方法還是一樣的，直接修改這些分數就行了。

比如通過增加"O"標簽對應的分數，"O"標簽對應的最終概率就會提升，跟實體相關的標簽(B-LOC, I-LOC, ...)的概率則會下降，這樣NER的召回率就會下降，准確率則會上升。

通過實驗法，拿一個帶標注的數據集作為測試集，使用不同的調整數值，跑完整個測試集上，並計算準確率與召回率。這樣就會得到2根曲線，一條對應准確率、一條對應召回率，橫坐標對應不同的調整數值。然後根據需要選擇對應的調整數值即可。

❾ caffe保存訓練log日誌文件並利用保存的log文件繪制accuary loss曲線圖

1、訓練模型時保存log日誌文件

方法1   一般情況下我們的訓練模型標准語句是： $ sudo  ./build/tools/caffe train -solver=xxx/xxx/solver.prototxt       xxx/xxx/表示你的solver.prototxt文件所在位置

  需要保存log文件時的命令是：$ sudo GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir='xxx/xxx/xxx/' build/tools/caffe train -solver=xxx/xxx/solver.prototxt      』xxx/xxx/xxx/『表示你所保存的log文件所在位置。

       訓練完成後發現在我們保存的目錄xxx/xxx/xxx/下生成了兩個上鎖log文件caffe.INFO和caffe.ubuntu.root.log.INFO.20170611-103712.5383。點擊打開後我們可以看到我們所訓練的日誌文件。

方法2    ./build/tools/caffe train -solver=xn/PENLU/neural/nin/nin_solver.prototxt 2>&1 | tee xn/PENLU/snapshot/nin/nin_relu.log

2、利用生成的log文件繪制accuary loss曲線圖

首先繪制圖，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  和caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py還有 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example;拷貝以上文件到當前訓練模型的目錄下。

      然後我們到你保存的log文件目錄下將1中保存的log文件解鎖，解鎖命令：sudo chmod -R 777 ./caffe.ubuntu.root.log.INFO.20170611-103712.5383

      解鎖後我們就可以更改該log文件名為xxx.log（注意：要畫圖一定是.log文件，所以不改名不可以畫）。

然後復制該xxx.log文件到你訓練模型所在目錄下。

      然後就可以利用命令畫圖了：在模型所在目錄下命令： ./plot_training_log.py.example y xxx.png xxx.log      xxx.png是你保存的繪制出的圖片名稱，xxx.log是你保存的log文件名稱。y表示的是你的所繪制的圖片到底是什麼圖片，具體解釋如下：

        y的數字代表意義（0~7）：

Supported chart types:    0: Test accuracy  vs. Iters    (准確率與迭代次數圖）

1: Test accuracy  vs. Seconds    （准確率與時間圖）

2: Test loss  vs. Iters    （測試損失與迭代次數圖）

3: Test loss  vs. Seconds    （測試損失與時間圖）

4: Train learning rate  vs. Iters    （學習率與迭代次數圖）

5: Train learning rate  vs. Seconds    （學習率與時間圖）

6: Train loss  vs. Iters    （訓練損失與迭代次數圖）

7: Train loss  vs. Seconds   （訓練損失與時間圖）

運行後生成的文件有：log-data.log.test和log-data.log.test和xxx.png

3、test測試log日誌文件保存與繪圖類似過程

❿ 數據挖掘輸出模型的准確率是如何得到的

模型的准確率是用測試集進行測試得到的。一般用訓練集進行訓練，訓練出的模型用測試集進行測試，這樣就可以計算準確率了。