第624章一夜完工，模型跑出炸裂成绩！

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    第624章一夜完工，模型跑出炸裂成绩！(第1/2页)
    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。
    （本章未完，请点击下一页继续阅读）第624章一夜完工，模型跑出炸裂成绩！(第2/2页)
    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。

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