# MLExpQ3-data

**Repository Path**: crazyMessi_admin_admin/mlexp-q3-data

## Basic Information

- **Project Name**: MLExpQ3-data
- **Description**: 专门存MLExpQ3的数据
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-11-27
- **Last Updated**: 2021-11-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

#### nettcr运行参数说明

**运行示例**

在命令行中输入

```
python nettcr.py -lr 0.005 -bs 100 -e 30 -t 30 1>&2 logs/mylogs.log
```

即可运行，并将模型、日志文件存在lr0.001bs128ep1中，并将输出重定向到日志文件里（也可以不管，因为程序里已经把要存的存好了）

也可以在pycharm里运行，加上参数就行



**设置超参**

* -lr 学习率

* -ld 学习率衰减率

* -ldt 衰减期数

* -e 时期数

* -bs 批大小

  

**加载选项**

* -t 是否训练
  * 如果大于零，不训练，直接读取之前训练好的模型和指标得分。t的数值就是要读取的时期数，每个时期的模型、指标得分分别存在列表mdl、history中

* -rm 在选择是否需要加载曾经训练的模型

  如果小于零，则不加载，只加载指标得分

* -n 为输出文件夹特殊命名



#### model_input

模型输入文件夹，包含未处理的数据以及已经过处理的数据

* raw_data 未处理的数据
* cooked_data 已经处理好的数据



#### model_output

模型输出文件夹，每个模型会有一个自己输出文件夹，这个文件夹用模型的超参命名：lr+学习率+bs+批大小+ep+时期数。里面包括子文件夹

* trained_model这里包含训练好的模型
* test_res 这里放置模型在测试集上的表现
* history 这里包含模型每个批训练历史