MK
можно датасет себе взять для тестов будущих?
а какие датасеты вам еще нужны? у меня есть много по мультиклассу
Size: a a a
2019 March 19
VE
мультикласс очень нужен
MK
мультикласс очень нужен
ok, после отпуска вышлю вам несколько
KM
На CPU = 20.9s
KM
На GPU = 1 min 13s
KM
Наврал, 20.9s это на моем i5. А на процессоре, который на сервере 17 секунд. Видеокарта тоже на сервере. Все крутиться в докере
A
Наврал, 20.9s это на моем i5. А на процессоре, который на сервере 17 секунд. Видеокарта тоже на сервере. Все крутиться в докере
Попробуй без докера
A
Не замерял, но интуитивно кажется, что там есть дополнительный оверхед
KM
Попробуй без докера
Мне сис-админ не даст "засорять" сервер)
A
Чуть позже погоняю из-под R. Есть возможность сравнить i5 vs 1060 и 2670v2 vs 1070
A
У меня пока что gpu всегда быстрее
VE
на том датасете так примерно и будет, там 1) Кат фичи 2) Ordered бустинг и очень маленький датасет
каждая из этих фичей увеличивает размер датасета, с которого GPU выгодно использовать. При неочень большом числе кат-фичей обычно это от ≈30к, без кат-фичей где-то от 15к, но сильно зависит от используемого CPU
каждая из этих фичей увеличивает размер датасета, с которого GPU выгодно использовать. При неочень большом числе кат-фичей обычно это от ≈30к, без кат-фичей где-то от 15к, но сильно зависит от используемого CPU
2019 March 21
KM
Всем доброго утра. Возник вопрос. Я тренирую модель, сохраняю, а затем загружаю ее в другом py файле. Самое интересное, что результат разный при вызове метода predict(). Почему?
SK
ты делаешь пикл или save_model?
KM
save_model
SK
а в каком формате данные в предикт передаешь?
KM
numpy array
SK
и какой тип используешь - сырые значени, вероятности или классы
SK
Будет здорово, если сделаешь микро пример-репрезентатор и сделаешь issue на гитхабе
