# Create the Timeline object, and write it to a json from tensorflow.python.client import timeline tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats) ctf = tl.generate_chrome_trace_format() with tf.gfile.GFile("timeline.json", 'w') as f: f.write(ct…

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1…

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案…

这篇文章主要是对官网内容学习过程的总结,大部分是原文,加上自己的学习笔记!!! spark 2.0+内存模型 调优内存使用时需要考虑三个因素: 对象使用的内存数量(您可能希望您的整个数据集都能装入内存): 访问这些对象的成本 垃圾收集的开销(如果对象的周转率很高). 默认情况下,Java对象访问速度很快,但是很容易比字段中的"原始"数据多消耗2-5倍的空间.这是由于几个原因: 每个不同的Java对象都有一个object header,它大约是16个字节,包含指向其类的指针等信息.对于一…

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx…

Java虚拟机内存模型及垃圾回收监控调优 如果你想理解Java垃圾回收如果工作,那么理解JVM的内存模型就显的非常重要.今天我们就来看看JVM内存的各不同部分及如果监控和实现垃圾回收调优. JVM内存模型         正如你上图所看到的,JVM内存可以划分为不同的部分,广义上,JVM堆内存可以划分为两部分:年轻代和老年代(Young Generation and Old Generation) 年轻代(Young Generation) 年轻代用于存放由new所生成的对象.当年轻代空间满时,…

目录 1.Java虚拟机内存模型 1.1 程序计数器 1.2 Java虚拟机栈 局部变量 1.3 本地方法栈 1.4 Java堆 1.5 方法区(永久区.元空间) 附图 2.JVM内存分配参数 2.1 设置最大堆内存 2.2 设置最小堆内存 2.3 设置新生代 2.4 设置持久代 2.5 设置线程栈 2.6 堆的内存分配 2.7 堆分配参数总结 3.垃圾收集基础 3.1 垃圾收集的作用 3.2 垃圾回收算法与思想 3.2.1 引用计数法(Reference Counting) 3.2.2 标记-…

XGBoost算法在实际运行的过程中,可以通过以下要点进行参数调优: (1)添加正则项: 在模型参数中添加正则项,或加大正则项的惩罚力度,即通过调整加权参数,从而避免模型出现过拟合的情况. (2)控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数,视乎样本量大小决定,对于10万以下 的样本,一般在1到4之间,而针对更大的样本量,可以尝试更深的决策树层数发掘隐藏在数据里的一些规律或模式.(3)设定叶子结点包含的最少样本数目: 从而防止出现过小的叶子结点,降低预测(4)增加算法迭代次数: 可有效提…

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代…

Model selection模型选择 ML中的一个重要任务是模型选择,或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数. 这也称为调优. 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整,或者对包括多个算法,特征和其他步骤的整个Pipeline进行调整. 用户可以一次调整整个Pipeline,而不必单独调整Pipeline中的每个元素. MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具进行模型选择.这些工具需要以下items:    Est…