有时我们需要在不重启服务器的情况下加载并执行新文件。 严格来说Python没有热更功能，但今天介绍这个功能可以实现该方法，就叫：“类热更”吧 -- 类似热更新 ...........准备好新文件my_config.py内容： def mymod(): print("我是新文件的数据") 先配置好一个服务代码，这里用了简单的sanic，先编写两个简单的接口函数： ?...接口函数 在get1接口中添加新文件加载处理函数 load_sour() ? 文件加载处理函数.png 启动服务，调用/接口： ?...新文件处理 然后调用加载新文件接口：get1 ? 文件加载 服务端加载并执行了新文件函数mymod： ?...调用新文件函数.png 主要的加载处理函数： def load_sour(): print("执行：load_sour") # imp 从 Python 3.4 之后弃用了，建议使用 importlib
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 在介绍梯度消失以及爆炸之前...BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，参数的更新为 ? ，给定学习率α，得出 ? 。如果要更新第二隐藏层的权值信息，根据链式求导法则，更新梯度信息： ? ，很容易看出 ?...图中的曲线表示权值更新的速度，对于下图两个隐层的网络来说，已经可以发现隐藏层2的权值更新速度要比隐藏层1更新的速度慢 ?...那么对于四个隐层的网络来说，就更明显了，第四隐藏层比第一隐藏层的更新速度慢了两个数量级： ?...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。 注：上面的推导并不是严格的证明。
以下我们从不同的角度来比较DBNs与其他主要深度学习模型。 结构层次 DBNs: 由多层受限玻尔兹曼机堆叠而成，每一层都对上一层的表示进行进一步抽象。采用无监督预训练，逐层构建复杂模型。...后向传播: 从隐藏层到可见层的重构。 梯度计算: 通过对比散度（Contrastive Divergence, CD）计算权重更新的梯度。 权重更新: 通过学习率更新权重。...逐层训练: 每个RBM层都独立训练，并使用上一层的输出作为下一层的输入。 对比散度（CD）算法 对比散度是训练RBM的常用方法。它通过对可见层和隐藏层的样本进行采样来更新权重。...梯度更新: 权重更新基于正相位和负相位之间的差异。 3.3 微调 微调阶段是DBN训练流程中的最后部分，其目的是对网络进行精细调整以优化特定任务的性能。...微调训练 微调训练使用标准的反向传播算法，并可以采用任何常见的优化器和损失函数。
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 ---- 在介绍梯度消失以及爆炸之前...如果要更新第二隐藏层的权值信息，根据链式求导法则，更新梯度信息： Δw1=∂Loss∂w2=∂Loss∂f4∂f4∂f3∂f3∂f2∂f2∂w2Δw1=∂Loss∂w2=∂Loss∂f4∂f4∂f3...图中的曲线表示权值更新的速度，对于下图两个隐层的网络来说，已经可以发现隐藏层2的权值更新速度要比隐藏层1更新的速度慢 ?...那么对于四个隐层的网络来说，就更明显了，第四隐藏层比第一隐藏层的更新速度慢了两个数量级： ?...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。 注：上面的推导并不是严格的证明。
与 Transformers 中的其他数据收集器不同，DefaultDataCollator 不会应用任何额外的预处理，如填充。...将训练参数传递给 Trainer，以及模型、数据集和数据整理器。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Trainer，以及模型、数据集和数据整理器。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Seq2SeqTrainer，同时还包括模型、数据集、分词器、数据整理器和compute_metrics函数。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Trainer，同时还包括模型、数据集、标记器、数据整理器和compute_metrics函数。 调用 train()来微调您的模型。
" Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 使用 AutoModelForSequenceClassification 和 AutoTokenizer 来加载预训练模型及其关联的分词器（关于AutoClass...AutoModel Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 Transformers 提供了一种简单而统一的方式来加载预训练实例。...保存模型 Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 一旦您的模型微调完成，您可以使用 PreTrainedModel.save_pretrained()保存模型及其分词器： >>> pt_save_directory...在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。...这将确保您每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。...编码器通过 from_pretrained() 函数加载，解码器通过 from_pretrained() 函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...对于 VCR 任务，作者使用了一个经过微调的检测器来生成视觉嵌入，对于所有的检查点。我们不会将检测器及其权重作为软件包的一部分提供，但它将在研究项目中提供，并且状态可以直接加载到提供的检测器中。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸的 VisualBert 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。
结合几个微调模型的预测 4.3.1 – 获得更多信号：基本的 fine-tuning 微调文本分类任务的简单例子： 从模型中提取单个定长向量 第一个/最后一个令牌的隐藏状态，或者是隐藏状态的平均值/最大值...加载数据集 使用语言模型和分类器的 DataBunch 使用语言模型损失函数，在 WikiText-103 上预训练的 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调 一旦我们有了微调的语言模型(AWD-LSTM...⇨ nn.Linear ⇨ nn.ReLU 的隐藏维度为50 分两步微调 只训练分类头，同时保持语言模型不变 微调整个结构 Colab: tiny.cc/NAACLTransferFastAiColab...工作流：创建包含核心模型和添加/修改元素的模型图 加载检查点时要注意变量分配 ?...、任务特定权重等 迁移学习的目的：学习一种对许多任务都通用且有用的表示方法 客观因素不会刺激适应的易用性(通常不稳定)；没有学会如何适应它 元学习与迁移学习相结合可以使这一方法更加可行 然而，大多数现有的方法都局限于
]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....token-level 分类器将最后隐藏状态的完整序列作为输入，并为每个token计算得分，（参见BERT论文的图3c和3d）。...run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。
]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...token-level 分类器将最后隐藏状态的完整序列作为输入，并为每个token计算得分，（参见BERT论文的图3c和3d）。...-1-gpu-multi-gpu-distributed-setups-ec88c3e51255 BERT的微调：运行示例 我们展示了与原始实现相同的示例：在MRPC分类语料库上微调sequence级分类器和在问题回答数据集...SQuAD上微调token级分类器。
，并根据鼠标位置动态调整图片的旋转角度。...在实际应用中，你可能需要根据具体需求对效果进行微调，例如调整旋转速度、添加过渡效果等。为了兼容不同的浏览器和设备，还需要考虑使用浏览器前缀和响应式设计等技术。...DOMContentLoadedDOMContentLoaded 是一个在浏览器中的事件，它会在HTML文档被完全加载和解析完成之后触发，但不包括样式表、图片和子框架的加载完成。...如果你多次添加监听器到这个事件上，它们都会被调用，但是每次都是在第一次解析完成后。还有一个 load 事件，它会在整个页面及所有依赖资源如样式表和图片都完成加载后触发。...这可以通过skew()函数实现，该函数接受两个参数，分别表示水平方向和垂直方向的倾斜角度。同样，如果只指定一个参数，那么另一个方向将不会发生倾斜。
其实很简单，它只是单纯的把一个 jpg 文件和一个 rar 文件合并在一起，但是图片查看器会忽略附加的 rar 文件数据，这样在感官上这是一张图片，但是从二进制的角度看这个图片文件里隐藏了一些数据。...图片查看器加载一张图片文件时就会做检测，如果是 FF D8 开头，就会认为这是一张 jpg 图片，然后就会进入 jpg 图片解码的分支，加载二进制数据遇到 FF D9 后，就会认为这个图片已经加载完毕，...RGBY-Binary-Code 基于图片预览器不会加载 FF D9 之后数据的这个特性，我们可以把一些要隐藏的数据附加到 jpg 文件之后。...我们在传输热更新 bundle 文件时，可以把 bundle 文件隐写在一张图片里，这样审核人员在做流量监控的时候，抓包看到的是一张图片，如果不检查图片的二进制编码，是不会发现里面隐藏了数据的。...，虽然我们是良民，但是一定程度上还是要隐藏一下热更新 bundle，规避不必要的麻烦；隐藏热更新 bundle 我们可以从信源加密和信道加密两个角度去思考，综合来看就是灵活利用密码学知识，对网络数据进行加密
当浏览器加载一个web页面时，它不会渲染带有hidden属性的元素，除非该元素被CSS手动覆盖，这与应用display: none的效果类似。...可访问性对hidden的影响 从可访问性的角度来看，hidden将元素完全隐藏在web页面之外，因此屏幕阅读器无法访问它。一定要避免使用它来隐藏仅用于表示目的的元素。...Opacity 通过将opacity度设置为0，该元素及其所有后代将被隐藏，并且不会被继承， 但是，它仅从视觉角度隐藏它们。 除此之外，opacity值为1以外的元素将创建一个新的堆叠上下文。...可访问性对visibility: hidden的影响 该元素被隐藏，其后代将从可访问性树中删除，并且屏幕阅读器不会渲染该元素。...使用opacity: 0不会隐藏可访问性树的导航。即使导航在视觉上是隐藏的，它仍然可以通过键盘聚焦，并且可以被屏幕阅读器访问。必须将其隐藏以避免混淆用户。
警告：使用预训练模型时，确保使用与训练模型相同的分词器（tokenizer）非常重要。 从模型的角度来看，切换分词器就像打乱词汇表一样。...创建特征矩阵 预处理的数据集现在包含我们训练分类器所需的所有信息。 我们将使用隐藏状态作为输入特征，使用标签作为目标。...在这种情况下，基于特征的方法可以是传统机器学习和深度学习之间的一个很好的折衷方案。 Transformers微调 现在让我们探讨一下如何对变压器进行端到端微调。...通过微调方法，我们不使用隐藏状态作为固定特征，而是按照 中所示的方式训练它们。 这就要求分类头是可微的，这就是为什么这种方法通常使用神经网络进行分类的原因。...出于这个原因，还值得花时间查看模型最有信心的示例，这样我们就可以确信模型不会不恰当地利用文本的某些特征。
然后，我们将推理示例(即 X +Text B) 送入微调后的LLM，并获得最后一个token的最终隐藏状态，记为 h_{IT} 。...指令微调：用LoRA对LLaMA-2进行指令微调。 重复实验：用不同的随机种子重复30次实验。 实验发现 1️⃣ICL和IT收敛:我们在图3a中展示了隐藏状态的相似性。...h_{anchor} 与 _{hICL} 或 h_{IT} 之间的相似度几乎为零，表明该模型在暴露于上下文示例时或被示例微调时，其隐藏表示发生了重大变化。...5️⃣不同的任务:不同的任务不会影响ICL-IT的收敛。我们将任务改为机器翻译，使用WMT16的EN-CS子集将英语翻译为捷克语，但情感分析仍然是推理任务。我们在图3c中展示结果。...从上下文学习中坜街指令微调 该实验不关注隐藏状态，而是计算LLM的每个token损失的变化。将每个token损失定义为序列中每个输出token和相应的真值token之间的交叉熵损失。
这回的设计灵感来源于手机端的状态栏，我想着把菜单栏选项隐藏，通过下拉拖动之类的操作来处理交互逻辑，在效果上应该会很惊艳。...对于那些追更糖果屋魔改比较积极的同学来说，这篇看起来应该就不会太吃力。...在微调合集中，请选择动态图标的配置方案。本帖不会再提供静态方案的代码写法。糖果屋微调合集中，对配置文件中menu配置项进行了重写。所以若您没有完成相关改动，将遇到报错。...可以不做，但是相对的，顶栏的夜间模式按钮就没有月亮太阳的变换了，当然，没有这种效果的代码我也是不会提供的。...Hexo异步加载/posts/615d5ede/ 此篇非必要教程，但是对于您自主修改本帖讨论的天气插件的植入会有一定帮助，建议了解了解。
使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如摘要）上进行微调。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。 裸的 Tapas 模型变换器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸的 Tapas 模型变换器输出原始的隐藏状态，没有任何特定的头部。
在该工作中，作者分析了 LLM 中内存使用的四个方面：激活、优化器状态、梯度张量和参数，并对训练过程进行了三方面的优化： 从算法的角度重新思考了优化器的功能，发现 SGD 在微调 LLM 完整参数方面是一种很好的替代品...这是因为 forward+backward 过程的内存占用应该不会比单独的 forward 过程少。...值得注意的是，在使用 LOMO 节省内存时，新方法确保了微调过程不受影响，因为参数更新过程仍然等同于 SGD。...该研究的关键思想是在计算梯度时立即更新参数，这样就不会在内存中存储梯度张量。这一步可以通过在向反向传播中注入 hook 函数来实现。...具体来说，LOMO 专注于微调预训练模型的权重，而 LoRA 则调整其他模块。因此，LOMO 不会影响到 LoRA 的性能；相反，它有助于对下游任务进行更好的模型调优。 转载请联系本公众号获得授权
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.09782 在该工作中，作者分析了 LLM 中内存使用的四个方面：激活、优化器状态、梯度张量和参数，并对训练过程进行了三方面的优化： 从算法的角度重新思考了优化器的功能...这是因为 forward+backward 过程的内存占用应该不会比单独的 forward 过程少。...值得注意的是，在使用 LOMO 节省内存时，新方法确保了微调过程不受影响，因为参数更新过程仍然等同于 SGD。...该研究的关键思想是在计算梯度时立即更新参数，这样就不会在内存中存储梯度张量。这一步可以通过在向反向传播中注入 hook 函数来实现。...具体来说，LOMO 专注于微调预训练模型的权重，而 LoRA 则调整其他模块。因此，LOMO 不会影响到 LoRA 的性能；相反，它有助于对下游任务进行更好的模型调优。 更多细节参见原论文。
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