目录 一、鞍点 为何要知道到底是卡在local minima,还是卡在saddle point呢 如何判断local minima与saddle point呢？ 1.泰勒展开 2.Hession矩阵 3.史上最废的network 二、saddle point（鞍点） 三、Optimization with Batch 1.Small Batch v.s. Lar
视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili 思路： 准备数据集设计模型类构造损失函数和优化器训练和测试 1.准备数据集： 因为MNIST是torchvision.datasets自带的数据集，是torch.utils.data.Dataset的子类，因此可以直接使用数据加载器DataLoader。 MNIST里面
背景 建表SQL 测试写法 非事务,循环单次单条插入 有事务,循环单次单条插入(Simple模式 ) 批量操作-BEGIN END 批量操作-foreach batch JDBC原生batch-prepared 测试结果 结论 背景 近期项目要转数据库，需要转移几个亿的数据。用的Mybatis框架，结果开发人员发现 foreach b
深度神经网络基础理解（pytorch） 前言一、CNN是什么？二、CNN过程总结 前言 随着社会的发展基于pytorch结构的深度神经网络越来越流行（分类问题，目标检测，人脸识别，目标追踪等等），现对CNN(卷积神经网络)以及基本定义与理解进行简单的论述以及针对Mnist数据分类问题代码实现与讲解，注
#!/bin/sh # for i in '020W0700' '010WE0440' '020R0100' '020WE0300' do batch_code=$i inc_day=$a before=$b sep_incday=$c echo "tt $sep_incday" hive -e " set mapreduce.job.queuename = root.ordi_predi
文章目录LIGHTNINGMODULE Minimal Example 一些基本方法 Training Training loop Validation loop Test loop Inference Inference in research Inference in production LightningModule API（略）LI
https://carlos9310.github.io/2019/09/27/MRC-squad2.0/ 其中output_weights、output_bias为新增的全连接层的参数，训练时随机初始化一组值，预测时直接通过张量名加载训练后的值。unstacked_logits的形状为[2,batch_size,seq_length]，start_logits的形状为[batch_size,seq_length]，表
BN层和卷积层 池化层一样，都是一个神经网络层，BN层在使用激活函数之前。 BN层的操作步骤参考博客：https://blog.csdn.net/gongliming_/article/details/90214338?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0.no_search_li
文章目录 写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献 写在前面 小批量随机梯度下降法（Mini-batch Stochastic Gradient Decent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物 小批量随机梯度公式 我们可以看出当b=1时，小批量随机下降法就等价与SGD；当b=N时，小批量就等价于全批量。所以
手动实现线性回归 点击查看代码 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random from torch.utils import data 构造一个人造数据集 点击查看代码 def synthetic_data(w, b, num_examples): """
背景 随着机构码用码量越来越多目前为止有4百万，统计异常接口响应时间会变慢，而且统计异常只统计48小时内，count效率实在太低。 最后考虑使用采集的方式，将异常数据采集到另一张异常表，这样子的话count效率会高些。不仅要采集异常表，还要根据月份汇总归档表也就是分表的概念，这样也能减
数据集 (dataset): 应该支持索引取数据 数据加载器 (dataloader)：主要用于拿出mini_batch 前几节使用数据直接将数据用文件加载，然后将所有数据都放进去。像这样。。。。。。 所有数据都放进去 叫batch。可以最大化向量计算优势(并行)，提高计算速度。只用一个样本， 随机梯度下降
线性回归的从零开始实现 包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器 # 如果没有d2l包，可以通过下面的语句安装 # !pip install -U d2l # %matplotlib inline可以在Ipython编译器里直接使用，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这一步 %matplotlib inl
一般情况下我们使用一个batch的数据计算出一个平均的loss，再使用这个loss反向传播求得模型参数的梯度并更新,例如： loss = tf.reduce_mean(y - y_pred) # 文中y和y_pred的shape均为：[b, 1]，其中b是batch_size. 这种情况比较好理解，loss只是一个值，其反向传播时对于每个参数也值计算出
Batch normalization 将error surface的山铲平 change landscape 通过改变w，改变y，进而改变e，而对于不同量级的x，会产生不同的Δ，所以进行归一化： feature normalization之后，样本之间的关系由独立变成彼此关联。样本数取决于batch testing = inference μ σ 通过batch算出， test
今天看vision transformer的程序，看到sigmoid激活函数，偶然想起几个月前跟师兄争论注意力机制中使用sigmoid函数的合理性，发现自己错了，老脸一红
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121183889 目录 第1章 模型的恢复与加载 1.1 概述 1.2 模型的恢复与加载类型 1.3 模型的保存的API函数：代码示例 1.4 模型的
话说，有这样一个场景，就是客户送不断发送消息，需要服务端异步处理。 一个一个的处理未免有些浪费资源，更好的方法是批量处理。 当消息量特别大时，使用kafka之类的message queue自然是首选，但更多的时候，我们想用更加轻量的方案来解决
2021SC@SDUSC class EmbeddingsAndEvoformer class EmbeddingsAndEvoformer(hk.Module): def __init__(self, config, global_config, name='evoformer'): super().__init__(name=name) self.config = config self.global_config = global_config
center loss来自ECCV2016的一篇论文：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 公式： 其中， x指的是特征，cyi指的是第yi个类别的中心，c会随着模型训练更新，类中心数=类别数； m表示mini-batch的大小, 因此这个公式就是希望一个batch中的每个样本的featur
『NLP直播课』Day 5：情感分析预训练模型SKEP 本项目将详细全面介绍情感分析任务的两种子任务，句子级情感分析和目标级情感分析。 同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在 PaddleNLP 的使用方式。 本项目主要包括“任务介绍”、“
Softmax回归的简洁实现 Softmax回归的简洁实现获取和读取数据定义和初始化模型softmax和交叉熵损失函数定义优化算法训练模型小结 Softmax回归的简洁实现 我们在上篇（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个soft
geotools工具类中 DataStore（或者说SimpleFeature）如何写入SQLite数据库。 引入依赖 只需要geopkg这个依赖，里面包括了sqlite-jdbc。 <dependency> <groupId>org.geotools</groupId> <artifactId>gt-geopkg</artifactId> <versi
在Cuda上部署量化模型 介绍TVM自动量化。自动量化是TVM中的一种量化方式。将在ImageNet上导入一个GluonCV预先训练的模型到Relay，量化Relay模型，然后执行推理。 import tvm from tvm import te from tvm import relay import mxnet as mx from tvm.contrib.download import download
直接通过scipy sparse矩阵转化, 这个方法的缺点是不能构建 batch 的sparse tensor def sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(sparse_mx): """Convert a scipy sparse matrix to a torch sparse tensor.""" # sparse_mx = sp.coo_matrix(sparse_mx)
