经典网络整理 AlexNet # ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks import torch.nn as nn import torch class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, input_channel, n_classes): super(AlexNet, self).__init__() self.conv1 =
加载数据集 三个术语 Epoch Batch-Size lterations Epoch：对所有的训练数据进行一次正向传播和反向传播 Batch-Size：每次正向和反向传播的训练样本数 Iteration：训练（即权重更新）的次数，每个epoch进行“训练样本数/Batch-Size”次迭代 DataLoader Dataset重写__init__(self, data, l
PyG中的mini-batches 本文主要参考了 PyG英文文档 神经网络通常会采用分批的形式来训练。PyG通过创建稀疏块对角矩阵(由edge_index来定义)的形式来实现小批量图的并行化。而节点属性与训练目标则会在节点维度进行拼接。这种设计使得我们可以将不同规模的图放在同一个ba
在tasklet中返回RepeatStatus.CONTINUABLE只是单纯的重复执行该Step，那么如何重复执行连续的几个的Step？ pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org
结合李宏毅老师机器学习2021——Transformer课程和网上查阅的资料，总结一下对Transformer的理解 Transformer是什么？ 从宏观角度来看，Transformer是一种基于Self-Attention机制的Seq2seq模型（序列模型），由编码器和解码器组成（自己总结的）。所以在学习Transformer前，需要先弄明白Seq2se
文章目录 一、d2lzh_pytorch包二、生成数据集二、画出数据集的散点图三、读取数据四、模型初始化及训练五、训练结果总结 一、d2lzh_pytorch包 《动手学深度学习+PyTorch》配套的GitHub中配套的d2lzh_pytorch包加入IDLE的第三方库中。 二、生成数据集 num_inputs = 2 num
目的：手动清零可以让使用者自由选择梯度清零的时机,具有更高的灵活性。例如选择训练每N个batch后再进行梯度更新和清零,这相当于将原来的batch_size扩大为N×batch_size.因为原先是每个batch_size训练完后直接更新，而现在变为N个batch_size训练完才更新，相当于将N个batch_size合为
来自股票价格预测bilibili课程。 源自jupyter notebook文件main.ipynb。 代码用tf1书写，使用tf2会因为版本不对应而报错，tf2版本的代码后续再研究。 股票价格预测 1、数据初步处理- 导入库- 导入数据库- 一些数据处理的指令- 数据集分割- 归一化处理数据 2、同步预测-回归-
oracle和MySQL数据库的批量update在mybatis中配置不太一样： <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="item" index="index" open="begin" close="end;"
FrozenLake是gym的另一个grid world环境。其环境简单的栅格地图，有四种栅格状态，分别用字母SFHG表示，下面是一个地图的例子： SFFF (S: starting point, safe) FHFH (F: frozen surface, safe) FFFH (H: hole, fall to your doom) HFFG (G: goal, where the frisbee is located)
问题：已经在服务器上训练了，但是训练的速度仍然很慢。 我在服务器上可以将batch变得很大，比如96/128，但是在训练的时候很慢，每秒只处理20张左右的图片（20 it/s），而这个在我自己的电脑上也可以达到（但是在我自己的电脑上，batch最多设置成8）。 pytorch中的batch更对应显卡的显存，一批次计算
机器学习： 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 实现：训练和预测，类似于归纳和演绎 归纳：从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与
男女的身高和体重有着显著的差别，此次Python程序的任务是根据一个人的身高和体重，简单判断他（她）的性别。 采用最简单的单层神经网络，logistic regression模型，模型输入一个人身高和体重，判断性别男女。 训练样本是sex_train.txt的文本，部分训练样本数据如下，第一列数字为身高（m）；第二列数
明天博士论文要答辩了，只有一张12G二手卡，今晚通宵要搞定10个模型实验 挖槽，突然想出一个T9开天霹雳模型，加载不进去我那张12G的二手卡，感觉要错过今年上台Best Paper领奖 上面出现的问题主要是机器不够、内存不够用。在深度学习训练的时候，数据的batch size大小
开源项目： 项目地址：https://github.com/Microsoft/AutonomousDrivingCookbook 汉化项目：https://gitee.com/zhoushimin123/autonomous-driving-cookbook Step 1 - 模型训练 现在我们对正在处理的数据有了一些感觉，可以开始设计我们的模型了。在本笔记本中，我们将定义网络架构并训
1.nan,inf是怎么产生的以及怎么解决呢？答：inf（infinite）通常来说是你的学习率lr （learning rate）调的太大造成大，或者在你权重初始时(此时还没更新)的值太大了，炸掉了导致；nan一般是除0了，本来你梯度已经很小了，然后你又除0；解决的方法有上节课介绍的：合理初始化你的权重，激活函数别选错，学习率别
BN回顾 首先Batch Normalization 中的Normalization被称为标准化，通过将数据进行平和缩放拉到一个特定的分布。BN就是在batch维度上进行数据的标准化。BN的引入是用来解决 internal covariate shift 问题，即训练迭代中网络激活的分布的变化对网络训练带来的破坏。BN通过在每次训练
背景 最近在看sentences-transformers的源码，在有一个模块发现了dataloader.collate_fn，当时没搞懂是什么意思，后来查了一下，感觉还是很有意思的，因此来分享一下。 dataloader dataloader肯定都是知道的，就是为数据提供一个迭代器。 基本工作机制： 在dataloader按照batch进行取数据
Coco数据集 本文主要内容来源于pytorch加载自己的coco数据集，针对其内容做学习和理解，进一步加深对数据集的理解以及自己的数据到dataset的步骤。仅作学习用 了解输入和输出 代码示例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import os.path import json impo
1 BatchNorm、InstanceNorm和LayerNorm的理解 [1] Batch Normalization, Instance Normalization, Layer Normalization: Structural Nuances • Transformer的Encoder使用了Layer Normalization • 还有个Group Normalization，可以参考《全面解读Group Normalization》 2 BatchNo
在配置完Nanodet环境之后，准备使用Nanodet训练自己的数据时候，出现了一个ValueError报错，看起来一头雾水，到Github提交Issue发现这个仓库活跃度不是很高，一直没有得到相关帮助。 最后就硬着头皮去想，查找相关文件，发现在yml配置文件中，device设置中batch_size 为160， 我的训练数据集
批处理作业通常针对大数据量进行处理，同时框架需要将作业处理的状态实时地持久化到数据库中，如果读取一条记录就进行写操作或者状态数据的提交，会大量消耗系统资源，导致批处理框架性能下降。在面向批处理Chunk的操作中，可以通过属性commit-interval设置read多少条记
实验报告 代码见 https://github.com/pgcai/DoraPy 姓名：蔡普光 学号：********* 神经网络框架 实验一（拟合函数） 实验目的 尝试使用不同的n(神经元层数)和Ti(参数个数)参数定义神经网络。然后在定义域范围内随机采样作为输入，拟合定义域为-pi到pi的目标函数 y = a·cos(bx) +
import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), t
文章来源 | 恒源云社区(恒源云，专注 AI 行业的共享算力平台) 原文地址 | 文本数据增强 原文作者 | 角灰 最近在做新闻标题分类,找了篇数据增强的文章学习学习: 一篇就够！数据增强方法综述 本文实现了EDA(简单数据增强)和回译: 一. EDA 1.1 随机替换 import random import jie
