tensorflow数据格式不一样怎么办 如何更好地调试神经网络？

如何更好地调试神经网络？

声明：本文区分于神经网络初学者。

神经网络的设置参数要比绝大多数程序更难了，毕竟大多数bug不会可能导致运行错误，只会造成松动的收敛。也许是肯定会有许多但却含糊其辞的错误`信息：

性能错误：你的神经网络没有训练好（PerformanceError:yourneuralnetdid nottrainnicely.）。

要是你比较有经验，就应该要知道这表示代码还不需要大改。

一、处理NaN？多数情况下，NaN错误在前100次迭代中出现，原因很简单：你的学习率过低了。当去学习率非常高的时候，都会在前100次迭代的时候再次出现NaN错误。用因子为3来减低学习率，待到前100次迭代并没有又出现NaN错误。这件事否则的话比较有效，你就有了一个的很好的学习率才是开端。据我的经验，好是的学习率是你换取NaN出现错误的范围的一到十分之一。

如果不是你在100次迭代之后接触了NaN错误，又有两种常见原因。

假如你建议使用的是RNN，确保全你在用了梯度下降，并对梯度在用L2正则化。RNN似乎在训练早期会产生梯度，10%或更少的批次有学习峰值，此时的梯度幅值是也很高的。没有对梯度削减石油，这些峰值会才能产生NaN。

如果没有写的是可以自定义的网络层，这样很可能会因为乘以50而演变成NaN。另一个众所皆知会有一种Nan出现错误的层是Softmax层。Softmax可以计算包括分子分母的exp(x)你的操作，它也可以用无限小乘以5无限大，会再产生NaN。必须保证你在用了很稳定的Softmax实现。

二、神经网络无法学习？一但你没有了NaN错误，那就你的神经网络就可以在上千次迭代中稳健运行，但是不可能在前几百次迭代后会减少训练损失。当你第一次构建体系代码库的时候，最好是别建议使用2000次迭代。这并也不是毕竟所有的网络这个可以从少于2000次迭始学习。只不过，从开头正在编码网络很可能又出现bug，在都没有达到高迭代次数之前，你会想不能过早参与调试。现在的目的是一次次地涨大问题范围，等到你换取了一个在2000次迭代以下训练出来的网络。她的幸运地是，有两种来减低复杂性。

将训练什么集大小增大到10个实例。在几百次的迭代中，在这10个实例上，神经网络通常会出现运动过多数据拟合的情况。许多编码出错应该不会造成过拟合的出现。如果你的网络在10个实例的训练集上没有会出现过度曲线拟合，那就确保你使用的数据挂着了正确的标签。将批次大小大小改变到1来全面检查批次计算错误。在代码中直接添加再打印语句确保全输出来与你只希望的一致。通常情况下，你可以不通过上面详细介绍的只不过是蛮力来看出错误。一但网络这个可以在10个实例上训练，你这个可以试着让它在100个实例上训练。如果这种运行正常吗，但效果并非非常好，你可以不试试看下面的方法。

解决的办法你感兴趣的最简单的问题。如果不是你想翻译句子，是需要这个可以确立一个因为特定的事件语言的语言模型。如果没有你完成了，那你试着在具体3个词语的情况下预测英译中不出来的第一个词。如果你想可以检测图像中的物体，这样的话在训练训练进入虚空网络之前，你也可以对图像中物体数目并且分类。在网络能解决的伤脑筋问题和使用大约的时间让代码我得到比较好的数据之间必须权衡。这会儿现在就要发挥出来你的创造能力了。

将神经网络应用于其他新场景的技巧是合理使用上面介绍的两个步骤。这是一种协调机制，另外效果比较不错。简单的方法，你是因为这个神经网络至多可以不记好几个例子。然后再这个神经网络是可以相对化到更简单点问题的验证分散。你渐渐在拿到加足马力进展时提升难度。这完全没有高手第二次可以使用的Karpathy风格这样很有意思，但起码它起作用。有时你会遇到头疼的问题，你会发觉它在2000次迭代中绝对不会一直怎么学习了。那很棒！但它的迭代次数大多会是这个问题之前古怪度下迭代次数的10倍。如果没有你发现到是那种情况，一段时间搜索不算高水平的古怪度。

三、调整超参数现在你的网络可以怎么学习东西了，你肯定会自鸣得意。你还很可能发现你训练的网络根本不还能够解决的办法大多数复杂的问题。超参数调整应该是解决问题的方法的关键。有些人真接可以下载一个CNN的包然后在他们的数据集上启动，接着我告诉你说在用超参数调整并没有什么给予什么不同。这是毕竟它们建议使用早必然的架构来能解决巳经现存问题。如果没有你什么问题啊必须新的架构呢，实际超参数调整来能得到良好素质的设置是需要的了。你最好以保证是对你什么问题啊泛读了超参数教程，当然了我肯定会在下面列出一些基本思想。

可视化：最好别怕在训练过程中花时间编写选项卡可视化工具。要是你的可视化方法效果不行，那么判断换另一种方法。

权重初始化操作：一般情况下，会增大的初始化权重是个不错的选择，但是太大又会会造成NaN。

必须保证权重看起来“健康”。要打听一下这是什么意思，我个人建议在IPython的notebook中一栏超过网络的权重值。花些时间来仔细观察在诸如ImageNet或PennTreeBank这些标准的数据集上训练的完全成熟的网络中成分的权重的直方图应该要是什么样的。

神经网络的w.r.t.输入不是增加的，特别是在在用SGD而并非其他方法训练的时候，是因为SGD不是尺度变为的方法。花时间用与储存其他方面的来扩大然后输入数据和输出来标签。

在训练过程中减低去学习速率甚至总会给你给予提升。最好就是的能量损失策略通常是：在k次迭代后，每n次迭代就用学率除以21.5，kgtn。

不使用超参数配置文件，确实把超参数放到代码中也行，但假如你想试一下完全不同的值这样会都很麻烦的话。我把参数装在一个JSON文件中，不使用一条命令导出，准确的格式不重要的是。最好不要绝不可能重构代码，只不过重新加载超参数都很麻烦！重新架构会分解重组bug，它们城就会延长训练周期，但是可以在你能得到一个你喜欢的网络前避免。

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大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？

你记得大学本科毕业的第一份工作，我们公司的业务那就是做BI产品研发。哪时候互联网就没今天那样激狂，也没有大数据、移动互联网的概念。记住有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时，我们产品的客户端是用Delphi的新的，当然买书就是是为另外一点新知识，工作中基本是用不了。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里肯定美滋滋的。

伴随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，显然给人觉得不完整些逼格。我记得10年在公司的三次培训上，有个同事问，云计算有没你搞出的，就是因为我姓云。听见这个问题，我又哭又笑皆无。

大数据这个概念喊了这些年来了，很多人应该不明白大数据指的是什么？就是为了解释好这个问题，我还去拿来去搜索了大数据的概念。老老实实说百科的解释，连我从事行业了这些年互联网的人，也没搞懂。

“大数据（big data），IT行业术语，是指难以在肯定会时间范围内用查看软件工具接受捕捉、管理和处理的数据真包含于，是要新处理模式才能具备更强的决策力、深刻洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和丰富化的信息资产。”

什么是大数据？

大数据说的含蓄点，那就是句子修辞一套技术手段，把数据变的信息和知识的过程。数据而言是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或则知识，才能被人类再理解。举个例子：公司一周的考勤数据是意义不大的东西，但我们实际一月考勤数据的分析和都很，我们发现到张三这个员工还老迟到一分钟。这样，张三总是早退这个信息就对公司的管理有帮助了，领导要去所了解下，你是不是张三家有什么事？也可以张三最近直接出现别的状况？

大数据的“大”又要如何表述呢？正所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在比较传统BI应用中，数据大都是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得异常多元化了，的或:文本、视频及数据库。清楚了大数据的概念，我们过来看，大数据包含哪些内容。

大数据的内涵

大数据从技术的角度再去看，真包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理可以提供辅助决策信息。数据挖掘是想研究趋势和未来的问题，比较多应用到在预测方面。从业务的时效性要求再去看，分成三类：实时在线分析系统和离线分析系统。的或:网站的实时用户区域分佈狀況应该是智能分析應用；2019年全國各省GDP排名分析是離綫总结應用。

从大数据项目的过程看，大数据包涵：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，本质海量数据的分析，这又不属于到海量数据存储及分析架构等问题。

明确的Hadoop的技术体系来讲，flume单独抽取和转化成存储文件在服务器各处的日志及数据，存储文件在以hdfs文件系统的或hive也可以hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，汇编语言mapreduce作业，再把分析结果展示更多给用户。不过，这里面设计什么到数据分析的各种算法。

大数据相关的工作岗位

下面介绍下，大数据相关的核心岗位：

业务专家或者顾问：为大数据可以提供研发方向和可以确定研究主题，并为技术人员能提供业务支持。

数据分析师：畜牧兽医相关专业数据收集、整理、分析并依据数据表现出评估和预测的专业人员。

数据挖掘工程师：从海量数据中才发现规律，必须比较好的算法和数学基础。

可视化工程师：能提供美观、以便于人们表述的分析的结果展示界面。

维护工程师：负责服务器环境的配置、垒建和运维。

每个公司采用的大数据技术线路有所不同，工作岗位会有了差距。比较感兴趣朋友，可以自己去知道一点下，超过的几种大数据方案。

伴随着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所学习积累的数据，可能会成级数提升。在未来几年，大数据行业始终是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，我希望本文对有意愿加入到大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢啊！

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