本地搭建Tensorflow环境模拟ModelArts(二)

在本地Tensoflow环境部署完成后、开始进行了本的训练学习、第一次训练按照正常的指导手册进行操作、在训练的时候发现在。因为配置太低训练时间太长长

  一次Epoch 的训练时间超过了20分钟。而华为云提供的GPU Notebook训练时间只有三分钟左右差太多了

训练营第三期的任务就是“模型参数&网络调优”、所以开始我的折腾之路吧（最后结果如下）

    1：修改图像大小

    测试结果如下：

    测试结果确认发现速度提高了很多、目前一轮的时间只有10分钟左右

    2：修改数据集的大小、默认的数据有25000个、本地测试可以使用部分、如下代码只随机取之中8000个数据进行测试

    最后结果我们一轮的训练所需要的时间和在华为云GPU平台上差不多了。

以上的测试只是为了在本地验证数据代码的完整性、在我们进行了一定的代码调整、优化或者、选择不同的结构进行训练时、我们可以使用小的训练集和本地的环境进行验证、也可以更好的记录我们在调试过程中的所有记录信息、方便后期归档查看。但是最后为了验证我们的方法或者借用的架构是否有效、还是要用大的数据收集和、更好的图像效果在华为云中所的提供的GPU平台进行验证。