Dùng fast feature extraction để tăng tốc độ train model
Nếu không có GPU thì việc train model sẽ rất tốn thời gian. Lúc này, ta có thể dùng fast feature extraction để tăng tốc độ train.
Utilize fast feature extraction to speed up model training
It’s very time-consuming to train a deep learning model without a GPU. In that case, we can use fast feature extraction to speed up the training process.
Tối ưu hóa hyperparameter với KerasTuner
Tối ưu hóa các hyperparameter cho một model deep learning là quá trình phức tạp. Tuy nhiên ta có thể tự động hóa một phần quá trình này bằng KerasTuner.
Auto hyperparameters tuning with KerasTuner
Tuning hyperparameters for a deep learning model can be tendious. Fortunately, we can automate part of the tuning process with KerasTuner.
Mixin và đa kế thừa trong Python
Mixin là những lớp nhỏ, với mục đích duy nhất là bổ sung tính tăng cho những lớp khác. Chúng cho phép ta tận dụng sức mạnh của đa kế thừa.
Mixin and multiple inheritance in Python
A mixin is a small class, whose purpose is to extend the functionality of other classes. It’s a useful tool to take advantage of multiple inheritance in Python.
Lưu dữ liệu với định dạng HDF5 bằng h5py
Đôi khi training data của ta vượt quá dung lượng memory. Định dạng HDF5 cho phép ta đọc dữ liệu từ thiết bị lưu trữ nhanh nhất và hiệu quả nhất có thể.
Store training data in HDF5 format with h5py
Sometimes, our training dataset is too big to fit into memory. The HDF5 format can help us access data from disk as fast and efficiently as possible.
Đọc file Numpy bằng C# và NumSharp
Có nhiều thư viện hỗ trợ tính toán khoa học trong C#. Một trong số đó là NumSharp, một bản port của Numpy. Hôm nay, ta sẽ dùng nó để đọc file Numpy.
How to read Numpy files in C# with NumSharp
There are many library to support scientific computing in C#. One of them is NumSharp, a port of Numpy in C#. Today, we will use it to read Numpy files.