机器学习PAI中is_training=self._is_training 想问下_is_training 是在哪里设置的啊?
_is_training是在模型训练时设置的。在阿里云机器学习PAI中,可以在训练脚本中设置_is_training为True来表示当前是训练模式,设置为False表示当前是测试模式。一般在模型训练过程中,需要根据_is_training的值来决定是否进行数据增强、是否使用Dropout等操作。
在机器学习 PAI 中,_is_training 是一个用于控制神经网络模型训练或推理的布尔型变量。在 TensorFlow 等深度学习框架中,可以通过在代码中定义一个布尔型占位符(placholder)来传递 _is_training 变量,然后在训练和推理过程中分别将其设置为 True 或 False。
具体来说,当我们在进行模型训练时,需要将 _is_training 设置为 True,以启用模型的 dropout、批量归一化等正则化技术,从而避免模型出现过拟合现象。而在模型推理时,则需要将 _is_training 设置为 False,以关闭这些正则化技术,从而提高模型精度和推理速度。
_is_training 的设置通常是在训练代码或网络结构定义文件中进行,根据具体情况而定。在 TensorFlow 中,可以通过 tf.placeholder_with_default 和 tf.Session.run 函数来实现动态传递 _is_training 的值
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