# assume we have Xtr_rows, Ytr, Xte_rows, Yte as before # recall Xtr_rows is 50,000 x 3072 matrix Xval_rows = Xtr_rows[:1000, :] # take first 1000 for validation Yval = Ytr[:1000] Xtr_rows = Xtr_rows[1000:, :] # keep last 49,000 for train Ytr = Ytr[1000:] # find hyperparameters that work best on the validation set validation_accuracies = [] for k in [1, 3, 5, 10, 20, 50, 100]: # use a particular value of k and evaluation on validation data nn = NearestNeighbor() nn.train(Xtr_rows, Ytr) # here we assume a modified NearestNeighbor class that can take a k as input Yval_predict = nn.predict(Xval_rows, k = k) acc = np.mean(Yval_predict == Yval) print 'accuracy: %f' % (acc,) # keep track of what works on the validation set validation_accuracies.append((k, acc))
时间: 2024-04-06 20:30:10 浏览: 30
这段代码是使用 k-最近邻算法对 CIFAR-10 数据集进行分类,使用前 1000 个数据作为验证集,剩下的 49000 个数据作为训练集。代码中的循环用于尝试不同的 k 值,并在验证集上测试它们的准确率,最终选择最优的 k 值作为算法的超参数。
具体地,循环中每次选择一个 k 值,用训练集训练一个 k-最近邻分类器,并使用验证集评估其准确率。这里假设 NearestNeighbor 类已经被修改,可以接受 k 作为输入,用于指定 k-最近邻算法中的 k 值。
每次循环中,用一个元组保存 k 值和在验证集上的准确率,最后将这些元组保存在 validation_accuracies 列表中。代码中的 print 语句用于输出每个 k 值在验证集上的准确率。
相关问题
CV_ASSUME_DISTID
CV_ASSUME_DISTID是一个用于指定分布式训练中的设备ID的环境变量。在深度学习中,分布式训练是指将训练任务分配给多个设备或多台机器进行并行计算,以加快训练速度和提高模型性能。
CV_ASSUME_DISTID的作用是告诉系统当前设备的ID,以便在分布式训练中进行任务的分配和协调。通过设置CV_ASSUME_DISTID环境变量,可以确保每个设备都有唯一的ID,并且在训练过程中能够正确地进行通信和同步。
在使用CV_ASSUME_DISTID时,需要注意以下几点:
1. 每个设备的ID必须是唯一的,通常从0开始递增。
2. 设备ID的范围应该与实际使用的设备数量相匹配。
3. 在分布式训练中,所有参与训练的设备都需要设置相同的CV_ASSUME_DISTID值。
Github Copilot中copilot_assume_mapped 作用
在Github Copilot中,copilot_assume_mapped是一个特殊的注释,用于告诉Copilot将某个变量或表达式映射到另一个变量或表达式。这可以帮助Copilot更好地理解代码中的语义和逻辑,从而提高生成代码的准确性和质量。具体来说,当Copilot看到copilot_assume_mapped注释时,它会假定该变量或表达式与注释中指定的变量或表达式具有相同的含义和值,并在生成代码时考虑这个假设。这样可以避免一些潜在的错误和不一致性。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)