tinymind默认语言为英文,为了课程方便,建议学员将语言设置为中文。 步骤如下,进入首页后,点击设置按钮:
进入个人设置,点击Language Preference,选择简体中文,之后点击Update Laguage Preference:
tinymind以点数的形式来表示账户余额,不同的运行资源类型有不同的点数开销,请注意区别。
点击账户设置中的付费方式,可以查看当前账户的剩余点数:
点数不足的时候,无法启动运行,请注意。
tinymind上,分为模型,数据集,Notebooks三个主要板块。
模型为tinymind中对一个神经网络项目的表述,模型中包含神经网络训练过程的全部代码,使用的各个参数的定义和值,引用的数据集,各次运行的结果等。
数据集为一批数据的定义,tinymind上可以存储公开或者非公开的数据定义,模型运行的时候需要的数据推荐预先上传到数据集中。一个数据集可以由不同的模型引用,也可以把一个模型用到的多个不同的数据放到同一个数据集中。
类似于Jupyter Notebook(Ipython Notebook),可以实时的运行一些代码,仅供测试用。
一个模型的建立分为几个不同的阶段。
神经网络的运行必须要有数据的支撑,如果数据集特别小则可以考虑将数据集放到代码中一起上传,或者模型运行的时候在线下载。但是一般来说,数据集的尺寸不会特别小,所以大部分的情况下,需要预先将数据上传到一个数据集中。
选择数据集,点击新建按钮
填入名称,和概述,注意数据集默认是公开的,请按需要设置标记为不公开,点击**下一步(上传数据)**进入数据上传过程。
通过拖拽的方式上传数据文件,文件名可以设置,如无特殊的需求,上传的文件名与本地文件名保持一致。点击开始上传进入上传过程,请保证网络的质量,太差的网络会导致数据上传失败。
需要注意的是,由于tinymind不支持批量上传文件,所以在上传数据集的时候,推荐先把数据集预先进行处理,例如打包成tfrecord的格式。
建立模型的时候,添加使用的数据集(搜索数据集只需要搜索名称即可,如下图只需要搜索quiz-w7),注意这里选中并添加某个数据集之后,可以看到数据集文件所在的路径,模型中的代码,可以在运行的时候直接使用这些路径。数据集中的文件并不是模型全部加入模型中,需要手动选择要被加入模型中的文件。
选择模型,点击新建,新建一个模型
选择建立新模型或者选择已有模型,需要注意模型默认是公开的,请按需要设置标记为不公开。
tinymind支持多种不同的框架和Python版本,同时支持以requirements.txt的格式输入额外的项目依赖,请按照模型需要设置。
模型的代码可以直接输入代码,或者上传压缩包,以及比较方便的一种方式从GitHub获取。
小规模的模型,单个文件就可以写完所有代码的情况下,如mnist模型,可以考虑直接使用输入代码.
模型代码较多但小于25MB的情况下,可以上传压缩包。需要指定入口文件,这里需要特别注意压缩包里面文件的路径。
从GitHub获取方式可以关联用户的github账户,每次运行的时候,自动checkout最新的代码,比较方便,是比较推荐的一种方式。
模型使用的数据,通过数据集的方式预先上传到tinymind上,创建模型的时候,之间添加即可。 需要注意数据的路径。
根据不同模型的运行需要,可以输入不同的参数,同一个模型,在不同的运行也可以输入不同的参数来测试各个参数的效果。
tinyming默认提供了几个参数,需要的话,可以点击新参数来创建模型的参数。需要注意,tinymind上需要将所有的输出,包括log等内容放到**/output中,如果内容比较多可以考虑创建子目录,tensorflow会自动创建不存在的目录,也有一些深度学习框架不会创建,需要注意。 模型的参数会以命令行的方式传入模型的入口文件中,参数使用的方式请参考如何在模型中使用参数**.
新添加的参数有几种不同的类型,请按需设置
模型的运行资源就是模型运行的硬件环境,tinymind提供几种不同的运行资源,其包含的硬件各有不同,需要根据模型的需要进行设置。注意不同的运行资源其点数(费用)需要也不同。
建立模型全部内容设置完成之后,可以选择开始运行以立即开始执行一个运行,或者保存模型。
模型运行为模型的一次运行过程,运行过程中可以包括训练过程和验证过程,或者其他的处理过程等。
在创建好的模型中,选择运行,可以找到当前模型下所有的运行的概述。
选择某次运行可以看到此次运行的详细信息。包括参数,图表,代码,输出,设置,日志等信息
图表可以观察tensorflow输出的summary中的一些信息,帮助判断模型的运行状况。
输出中可以查看并下载模型运行产生的数据,训练好的模型的输出文件可以在这里下载供后续的使用。
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