第624章 一夜完工,模型跑出炸裂成绩!

    郭长征一惊,转头看向窗外。

    虽然此时没有阳光直射进来,但外面的天色已经明显泛白。

    “这……居然快天亮了?”郭长征觉得一阵恍惚。

    两人这大半个晚上,连水都没怎么顾得上喝。

    完全沉浸在那种发现新大陆的极度亢奋之中,根本没有察觉到时间的流逝。

    “效率太高了。”郭长征看着满屏整洁的代码。

    “如果按照我以前的计划,把这个复杂的网络架构用底层代码实现,起码得两个月。”

    “而现在,一晚上,全搞定了。”

    楚一航摸了摸肚子,感觉胃里空空如也,饿得有点难受。

    “郭老师,模型搭好了,咱们现在就让它跑起来吧?”

    “跑!必须跑!”郭长征此刻也顾不上疲惫。

    楚一航打开浏览器,登录了ImageNet的官方网站。

    由于完整的数据集高达上千万张图片,庞大,全部下载不仅耗时,楚一航硬盘也装不下。

    于是,他们只勾选了其中一个非常小的数据子集,大概几万张图片,涵盖了猫、狗、汽车等常见的十几个分类。

    点击下载。

    趁着下载的间隙,楚一航写了一个简单的数据预处理脚本,把图片统一缩放并转化为框架能读懂的张量格式。

    下载完成,数据加载完毕。

    楚一航深吸了一口气,敲出了运行命令,按下回车。

    工作站机箱里的几块顶配AMD显卡风扇,瞬间开始加速旋转,发出低沉的轰鸣声。

    屏幕的终端上,开始一行一行地跳出训练进度的提示。

    进度条开始缓慢地向前推移。

    郭长征和楚一航盯着那个进度条看了足足五分钟。

    “一航,这速度,大概要跑多久?”郭长征估算了一下时间。

    楚一航看着系统给出的剩余时间预估。

    “郭老师,虽然咱们这是最顶配的显卡,算力已经很强了。”

    “但咱们这个网络层数不少,哪怕只是几万张图片的子集,跑完这50轮训练,预估也得好几个小时。”

    此时,通宵过后的后遗症开始疯狂反扑。

    两人都感觉到了那种又累、又困、又饿的虚脱感。

    大脑已经开始有点不转了。

    楚一航站起身,活动了一下僵硬的关节。

    “郭老师,你这也累坏了,再熬下去身体吃不消的。”

    “我这房子正好是两居室,咱正好一人一间房。”

    楚一航指了指走廊。

    “咱们先去休息一下,踏踏实实睡一觉。”

    “机器就在这儿自己跑着,等结果出来了咱们再回来看。”

    郭长征在脑子里过了一下日期。

    今天是周六,周末不用去学校上课,也没有行政会议。

    而且,他心里也极度期待,这个折腾了一晚上的全新架构,到底能跑出什么样的结果。

    如果不看到最后的结果,他觉得自己就算回家也根本无法安心。

    “行,一航,那我就厚着脸皮在你这儿叨扰一下了。”郭长征答应下来。

    两人各自进了一间卧室,关上门。

    楚一航连衣服都没脱,倒在床上就闭上了眼睛。

    但他发现,自己的大脑皮层极度活跃。

    一闭上眼,满脑子全是代码、张量、矩阵和各种报错信息。

    他翻来覆去地换了好几个姿势,好不容易才迷迷糊糊地陷入了浅睡眠。

    大概过了三个多小时。

    楚一航猛地睁开眼睛,看了一眼手机上的时间。

    上午九点十分。

    他觉得自己好像睡了,又好像根本没睡。

    那种对实验结果的强烈期待,就像一个小钩子一样,不断地挠着他的神经。

    他翻身下床,穿上拖鞋,走出卧室。

    刚走到客厅,楚一航就愣住了。

    郭长征已经坐在了工作站前面,眼睛死死地盯着屏幕。

    “郭老师?”楚一航走过去打了个招呼。

    “你这……怎么就睡了这么一会儿?不多休息一下?”

    郭长征回过头,眼睛里布满了红血丝,但精神状态却异常亢奋。

    “一航,我根本就没睡着。”郭长征指了指自己。

    “我在床上躺了两个小时,脑子里全在推演这个模型的结果。”

    “因为太期待了,实在躺不住,就起来盯着了。”

    楚一航拉开椅子坐下,看向屏幕。

    终端上的提示显示,训练已经进行到了最后一轮的最后几分钟。

    机箱风扇的转速依旧很高。

    两人谁都没有说话,客厅里安静,只有机器的运转声。

    终于,进度条走到了100%。

    接着,程序开始在验证集上进行最终的测试评估。

    几秒钟后,两行关键的评估数据打印在了屏幕上。

    TOp-1准确率: 50.23%。

    TOp-5准确率: 70.81%。

    郭长征愣了几秒,随后猛地从椅子上站了起来。

    楚一航也是一脸震惊,直接爆了句粗口:“卧槽!牛逼!”

    两人兴奋地在半空中重重地击了个掌。

    两声清脆的巴掌声在客厅里回荡。

    他们太清楚这两行数字所代表的含金量了。

    激动得脸都红了。

    在普通人眼里,这只是两个干巴巴的百分比。

    但在懂行的科研人员眼里,这就是炸裂的神迹。

    所谓的TOp-1准确率达到50%,究竟是个什么概念?

    简单来说,随便给这个刚搭好几小时的AI模型扔一张它从来没见过的图片,比如一张猫的照片。

    模型经过计算后给出的第一个判定答案,有足足一半的概率,会精准无误地指出这是一只“猫”。

    虽然它也有一半的概率会猜成狗或者别的什么东西,但这个首选命中率,在当时的技术背景下已经高得吓人。

    而TOp-5准确率高达70%,则更加恐怖。

    这意味着,哪怕模型偶尔犯迷糊,没把正确答案排在头名。

    只要它给出的前五个最有可能的猜测名单里,比如依次写着“老虎”、“小狗”、“猫”、“狐狸”、“越野车”。

    由于“猫”这个正确选项出现在了前五名的列表里,在测试标准中就算它预测成功。

    这种极具包容度的准确率,达到了惊人的百分之七十。

    两人之所以激动得有些失态,甚至在半夜的客厅里大喊大叫,是因为这个成绩放在当下,完全是不可思议的。

    要知道,他们今晚使用的资源极其寒酸。

    为了图快,他们根本没有去下载ImageNet那多达一千五百万张图片的完整数据集。(记住本站网址,Www.WX52.info,方便下次阅读,或且百度输入“ xs52 ”,就能进入本站)
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