Update casia_hwdb.py #1

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dearsky wants to merge 1 commits from refs/pull/1/head into master
dearsky commented 2023-03-16 08:21:01 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

默认不用v2版函数会报错。

默认不用v2版函数会报错。
dearsky commented 2024-01-02 20:15:26 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

你这么写谁看得懂?

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: {{function_node __inference_Dataset_map_parse_example_25}} Input to reshape is a tensor with 4446 values, but the requested shape has 4096

果然将load_ds函数中的ds = ds.map(parse_example)改为ds = ds.map(parse_example_v2)问题就解决了。

你这么写谁看得懂? tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: {{function_node __inference_Dataset_map_parse_example_25}} Input to reshape is a tensor with 4446 values, but the requested shape has 4096 果然将load_ds函数中的ds = ds.map(parse_example)改为ds = ds.map(parse_example_v2)问题就解决了。
dearsky commented 2024-01-03 19:59:41 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

你也是受害者之一。吼吼吼

你也是受害者之一。吼吼吼
dearsky commented 2024-02-11 14:31:18 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

用 model002 会报错的原因有两个。
我首先定位到了dense层的问题, 只要不用全连接层, 问题就不会出现。 但是如果要用呢? 我开始怀疑的是神经元的数量不够, 因为分类有7300个,但是你只设置了1024个神经元, 这肯定不对。因为你无法从1024个分类器中选出7300个结果。 但是我设置成为8192, 65536, loss始终不变,几乎不变。 acc感觉有在bp, 但是每次都是猛降。
所以感觉要试一下lr, 把lr除以10, 问题解决。

另外,我忘了是不是还要加一层, 因为flatten之后再到dense数量上可能也要注意。

所以在这里我也深刻体验到了: 模型结构变复杂的话, lr也要调小。

用 model002 会报错的原因有两个。 我首先定位到了dense层的问题, 只要不用全连接层, 问题就不会出现。 但是如果要用呢? 我开始怀疑的是神经元的数量不够, 因为分类有7300个,但是你只设置了1024个神经元, 这肯定不对。因为你无法从1024个分类器中选出7300个结果。 但是我设置成为8192, 65536, loss始终不变,几乎不变。 acc感觉有在bp, 但是每次都是猛降。 所以感觉要试一下lr, 把lr除以10, 问题解决。 另外,我忘了是不是还要加一层, 因为flatten之后再到dense数量上可能也要注意。 所以在这里我也深刻体验到了: 模型结构变复杂的话, lr也要调小。
dearsky commented 2024-02-18 10:34:48 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

用 model002 会报错的原因有两个。 我首先定位到了dense层的问题, 只要不用全连接层, 问题就不会出现。 但是如果要用呢? 我开始怀疑的是神经元的数量不够, 因为分类有7300个,但是你只设置了1024个神经元, 这肯定不对。因为你无法从1024个分类器中选出7300个结果。 但是我设置成为8192, 65536, loss始终不变,几乎不变。 acc感觉有在bp, 但是每次都是猛降。 所以感觉要试一下lr, 把lr除以10, 问题解决。

另外,我忘了是不是还要加一层, 因为flatten之后再到dense数量上可能也要注意。

所以在这里我也深刻体验到了: 模型结构变复杂的话, lr也要调小。

棒。

> 用 model002 会报错的原因有两个。 我首先定位到了dense层的问题, 只要不用全连接层, 问题就不会出现。 但是如果要用呢? 我开始怀疑的是神经元的数量不够, 因为分类有7300个,但是你只设置了1024个神经元, 这肯定不对。因为你无法从1024个分类器中选出7300个结果。 但是我设置成为8192, 65536, loss始终不变,几乎不变。 acc感觉有在bp, 但是每次都是猛降。 所以感觉要试一下lr, 把lr除以10, 问题解决。 > > 另外,我忘了是不是还要加一层, 因为flatten之后再到dense数量上可能也要注意。 > > 所以在这里我也深刻体验到了: 模型结构变复杂的话, lr也要调小。 棒。
dearsky commented 2024-04-17 14:39:15 +08:00 (Migrated from gitea.proxy.dearsky.top)

训练完之后识别效果差怎么办?训练了1000轮

训练完之后识别效果差怎么办?训练了1000轮
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