Som trénoval a BRAŇO modelu pomocou pytorch asi miliónov textových údajov pre klasifikačné úlohy. Po testovaní tento model s nové údaje, ktoré som si Falošne Pozitívne a Falošne Negatíva. Teraz chcem preškoliť existujúci model len s FN a OPP. Nechcem pridať FN a OPP na exisiting dataset a potom vlak celý model znova. Ako môžem preškoliť tento braňo len pre model s týmito FN a Opp nad previosuly vyškolení model.
0
Bez poznania kód pre váš vlak slučky, myšlienka by mala vyzerať približne takto po tréningu:
results = model(data)
wrong_datapoints = []
for i, result in enumerate(results)
if result != labels[i]:
wrong_datapoints.append((data[i],labels[i]))
(data_new, labels_new) = list(zip(*wrong_datapoints))
model.train(data_new, labels_new)
Ak chcete niečo konkrétnejšie, budete musieť poskytnúť kód aktualna slučky.
ďakujem za spätnú väzbu. Ale chcem, aby model verzia, pretože sme trénovať každý týždeň sme model verziu. A tiež iterating milióna záznamov bude trvať veľa času. Myslel som, nakládky predchádzajúcu verziu bin súbor(v1.0) a potom preškoliť to len nové datapoints ak chcete vytvoriť ďalšiu verziu v2.0
Patricia
Možno budete chcieť, aby objasnili svoju otázku, aby štát. Avšak, robí verzií neodstráni potrebné na sledovanie výstupov dát bodov po tréningu, ktoré vyžadujú jednej slučky cez vlak dát po tréningu je hotovo. Potrebujete zistiť, aké "nový datapoints" sú predsa.
Kroshtan