机器学习模型的并行训练方法概括分为两类： 1、数据并行 2、模型并行 关于两者区别可参考 https://leimao.github.io/blog/Data-Parallelism-vs-Model-Paralelism/ 数据并行 pytorch提供了torch.nn.parallel.DistributedDataParallel接口实现模型并行训练，具体可参考
目录前言 前言 相信做中文NLP的朋友们，对哈工大和科大讯飞发布的一系列中文预训练模型(https://github.com/ymcui/） 并不陌生。它们在各个预训练原论文的基础上，基于中文语料，发布了诸如BERT、RoBERTa、ELECTRA、XLNet等模型，极大推动了中文NLP的发展。 不同的预训练模型用了不同的tric
22-06-24 NOIO2020 #2 游戏 好久没搞 OI 真的蠢了。 恰好立刻转至少，所以设 \(f(x)\) 为钦定 \(x\) 对非平局回合的情况，\(g(x)\) 为恰好 \(x\) 对非平局回合的情况。那么： \[f(x)=\sum^m_{i=x}\binom i n g(i) \]应用二项式反演有： \[g(x)=\sum^m_{i=x}(-1)^{i-x}\binom i n f(i) \]
术语 训练样本：代表数据集的观察，记录，个体或者样本 训练：模型拟合，对参数型模型而言，类似参数估计 特征：等同于预测因子，变量，输入，属性或协议量等 目标：等同于结果，输出，响应变量，因变量，分类标签或真值等 损失函数：经常与代价函数同义，有时也被称为误差函数 1.预处理——整理数据 原始数据很少能
问题 训练网络往往需要加载预训练模型，主流的就是ResNet一类的预训练好的参数 但我在加载了预训练模型，并冻结与训练参数后，进行训练时，发现了两个问题 1 在进行test中model.train()的准确率要远高于model.eval()差别大概在7个点左右。 其中model.eval() 负责改变batc
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练
AWS DeepRacer-for-Cloud的官方博客文档： 直达链接：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/use-amazon-ec2-to-further-reduce-the-cost-of-deepracer-training/ 写在最前 由于博客中已经写了具体的方案，这里将里面的脚本提取出来，并对相应的问题做解决 这里采用 Deep Learning
要理解什么是深度神经网络的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。 具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可
yolov5训练识别人、反光衣、安全带、安全绳、安全帽 1、标注数据 2、整理数据 3、训练：修改：myvoc.yaml train: VOC_2022061401/train.txt val: VOC_2022061401/val.txt # number of classes nc: 5 # class names names: ["Reflective clothing","Safety belt","Safet
1、错误： 1）OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error load...... （1）错误位置：LoadImagesAndLabels中： try: cache, exists = np.load(cache_path, allow_pickle=True).item(), True # load dict assert cache['version'] == 0.4
第一章绪论 ` 1.2基本术语 数据集：各种数据的一个集合 样本： 每条记录是关于一个事件或对象(这里 是 一个西瓜)的描述 特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，例如"色泽""根蒂" "敲声" 属性值：属性上的取值，例如"青绿" "乌黑" 样本空间：学得模型后，使用其母行预测的过程 特征向
Datawhale 吃瓜教程 Task01打卡 感觉西瓜书蛮新手友好的，前两章都是在不厌其烦的介绍基础概念。 数据集就是我们要让机器学习的东西，希望机器能从中学习到“经验”，产生模型，从而在面对新情况（数据集以外的数据）也能做出有效的判断与决策。 特征(属性)：反应事物或对象在某方面的表现或性
实时互动作为下一代基础技术能力，正在支撑并推进着人、物及空间之间创新的沟通和交互方式。 语音处理是实时互动领域中非常重要的一个场景，在「RTC Dev Meetup 丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中，来自百度、寰宇科技和依图的技术专家，围绕该话题进行了相关分享。
最全深度学习训练过程可视化工具（附github源码） 本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。 深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程
摘要 作者从鲁棒优化（robust optimization）的角度研究了神经网络的对抗鲁棒性（adversarial robustness）。基于鞍点公式（min-max）本文提出了一种防御任何对抗样本的方法。 1 介绍 本文的主要贡献： 对抗样本的生成、对抗训练（即攻击与防御）是同一的，这是一个鞍点公式（下文的公式(1)）的优化问题
我们在训练和验证模型时都会将训练指标保存成起来制作成图表，这样可以在结束后进行查看和分析，但是你真的了解这些指标的图表的含义吗？ 在本文中将对训练和验证可能产生的情况进行总结并介绍这些图表到底能为我们提供什么样的信息。 让我们从一些简单的代码开始，以下代码建立
目录一、 机器学习项目的一般步骤：二、线性回归三、降维（P188）四、聚类（P210） 一、 机器学习项目的一般步骤： 1.明确任务，收集数据 我们首先要明确可以获得什么样的数据，机器学习的目标是什么，该任务是否可以归为标准的机器学习任务，如是否为分类、回归。如果我们可以控制数据收集，则应确保获
上机练习 2 一一将 iView 框架引入大觅项目 需求说明 将 iView 框架全部引入到大觅项目中。 在 src\components 文件夹下打开 HelloWorld.vue 文件，将 class 名为 hello 的 div 内部标 签全部删除，替换为 iView 框架的 button 组件： <Button type＝"success">Success</Button>
上机练习1 ——— 使用 Vue-cli 脚手架搭建大觅项目 需求说明 使用 Vue 脚手架 Vue -cli 快速搭建项目 。使用命令行安装项目依赖，并且可以启动项目，页面效果如x下图所示。
发表时间：2016（NIPS 2016） 文章要点：这篇文章提出了Bootstrapped DQN算法来做深度探索。作者认为，当前的探索策略比如ϵ-greedy，并没有进行深度探索（temporally-extended (or deep) exploration）。Deep exploration指的是一个探索策略进行多步的探索，而不是像ϵ-greedy那种每步都是一个随
轻量化网络已经是一个热点，主要的技术路线如下： 1、压缩已经训练好的大模型：知识蒸馏、剪枝（权重剪枝、通道剪枝）、权值量化、注意力迁移 2、重新设计轻量化模型：SqueezeNet、MobileNet系列、ShuffleNet系列、EfficientNet、EfficientDet等 3、加速卷积运算：im2col+GEMM、winograd、低秩
用散点图来看下sales销量与哪一维度更相关。 和目标销量的关系的话，那么这就是多元线性回归问题了。 上面把所有的200个数据集都用来训练了，现在把数据集拆分一下，分成训练集合测试集，再进行训练。
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/266 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
环境准备 1.PaddlePaddle 按照官网安装即可 2.PaddleOCR 下载zip压缩包 3.PPOCRLabel PaddleOCR中以包含 4.需要训练的数据图片 使用PPOCRLabel标注数据 1.打开PPOCRLabel并打开数据文件夹 1. 将下载好的PaddleOCR解压并进入解压后的目录PPOCRLabel 2. 在PPOCRLabel目录下运行cmd
ENVI Deep Learning 1.1.2正式发布，适配ENVI 5.6。训练模型工具新增应用增强（Augmentation）的选项，可以扩充训练样本数据，提高训练和提取精度。 系统要求 ENVI Deep Learning 1.1.2 使用 TensorFlow 1.14 和 CUDA 10，这两者均已包含在安装包中。ENVI Deep Learning 对软硬件有一定的要
