1回答
类似于： def compute(x): y = very_expensive_function(x)
return y 但是，每个数组x[i]具有不同的长度我可以很容易地解决这个问题，方法是用尾随零填充数组，使它们都具有相同的长度N，并且vmap(compute)可以应用于具有形状(batch_size, N)的批处理。但是，这样做会导致还会在每个数组x[i]的尾随零上调用very_expens
浏览 21提问于2021-07-08得票数 2
2回答
这是我们训练NLP的现代深度学习模型的常用方法，例如，在Huggingface库中，输入no有一个固定的长度。指记号/音音单位。https://huggingface.co/docs/transformers/pad_截断在某些情况下，可以以一种方式订购批，以安排长度相同的
浏览 0提问于2023-04-07得票数 2
class Encoder(tf.keras.Model): super(Encoder, self).__init__() self.enc_units = enc_units
self.gru = tf.keras.laye
浏览 6提问于2019-11-24得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在试验不同的Theano模型，并使用一个不断增加序列长度的课程。我如何提前预测任何给定序列长度和模型的批处理大小以填充GPU的内存？更糟糕的是，如果我意外地使用了太多的内存，我会得到一个MemoryError，并且GPU上的内存没有被释放，需要我重新启动进程来释放内存，并在尝试一个新的批处理大小之前丢失我的网络。由于此错误无法恢复，因此很难只
浏览 0提问于2016-01-11得票数 6
回答已采纳
我试图根据几个长期运行的计算指标之间的比较来创建一个警报。当批处理(长度不同)竞争时，我将发出2个自定义度量：DocsParsedTotal和DocsParsedSuccessful (两个值都是整数)。我也可以发出一个比率的度量(每批)，但是由于我的批处理长度不同，所以avg()不会很精确。
浏览 4提问于2020-02-27得票数 0
回答已采纳
我试图得到输出w.r.t的二阶导数，这是用亚麻建立的神经网络的输入。该网络的结构如下：import jaximport flax.linen as nnbatch = jnp.ones((32, 3)) #Dummy input to Initialize the NN
params = model.init(jax
浏览 16提问于2022-06-02得票数 2
1回答
JAX梯度积累
、、
我制作了一个简单的脚本来尝试使用JAX进行梯度积累。这样做的目的是让大批处理大小(例如64)被分割成适合GPU内存的小块(例如4)。对于每个chunck，存储在pytree中的结果梯度被添加到当前批处理梯度中。只有在计算大批的所有块时才会进行更新。在这个特殊的例子中，我们只是尝试将随机512维向量拟合到具有线性层的随机布尔函数中。下面是脚本：import jax</e
浏览 3提问于2021-06-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我是新的关注为基础的模型，并希望了解更多关于注意面具在NLP模型。
attention_mask：形状批处理_大小、顺序_长度的可选torch.LongTensor，在0，1中选择索引。如果输入序列长度小于当前批处理中的最大输入序列长度，则使用该掩码。当批处理有不同长度的句子时，我们通常会使用它作为掩码。因此，对于长度为5的特定
浏览 0提问于2021-05-16得票数 2
我需要一个批处理脚本来删除长度= 2的文件夹。所有文件夹都位于指定的目录中。长度不同于2的文件夹必须保持原状。
浏览 3提问于2015-08-24得票数 1
回答已采纳
我正在处理时间序列数据集，其中我有两个不同的案例。一种是我的序列大小相同，另一种是序列长度不同。当我有相同的长度序列，我可以合并所有的数据集，然后拟合模型一次。但是对于不同的长度序列，我想知道keras model.fit的行为会有多大的不同？如果模型一个接一个地用顺序的size=length和来拟合不同长度<
浏览 4提问于2021-08-12得票数 0
我们最近发现，如果XML请求的长度正好为0x4000，则Web服务服务器有一个错误，会导致服务器崩溃。这种情况并不经常发生，但每天都有成千上万的设备出现，这使得整个解决方案变得不稳定。短期的解决方案是修改XML请求(如果它的长度正好是0x4000 )，并使用空格字符或类似的内容填充XML请求。因此，XML是由JAX生成的(所有类都是从were制造商的WSDL中生成的)，我只需调用一个带有@WebService注释<e
浏览 2提问于2016-03-29得票数 1
回答已采纳
摘要和测试用例
核心问题是Tensorflow将OOM分配抛到一个批上，而这并不是我所期望的第一批。因此，我认为有一个内存泄漏，因为所有的内存显然没有释放后，每一批。批处理的批处理大小为500，然后在第145批上失败，这似乎很奇怪。如果它不能为第145批分配足够的内存，为什么要为前144批分配足够的内存呢？这种行为可以复制。请注意，每个批处理的大小是不同的，因为每个批都有维度[BATCH_SIZE, MAX_SEQU
浏览 18提问于2017-12-10得票数 6
回答已采纳
我想使用Java EE构建一个带有web服务的服务器，但我不知道哪个是最好的Java EE框架。我的服务器不会用于网站，但它将用于分发应用程序(用于移动)。
浏览 1提问于2010-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
所以我有大约600个类和17k个文本的句子，classification.The特征向量是用word2vec训练的。Vector_size = 100；LSTM隐藏units= 100
我用课堂权重来解决不平衡问题，我想知道当最大长度保持在18，但句子的最小长度是1时，LSTM是否会受到训练数据稀疏性的影响。另外，如何使用keras train_on_batch为可变长度而不是填充创建5、10、25的批处理。
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
2回答
将批处理输出与列对齐
、、、
我有一个批处理文件，它接受可变长度的变量。percentage% - %percentMIN% - %percentMAX%因为前两列的长度不同在批处理文件中，有没有办法让列对齐？我做了一些研究，似乎有一种方法可以用空格填充开头的一串字符？但这似乎不管用？有没有别的办法？
浏览 0提问于2013-07-17得票数 5
1回答
我已经做了很多例子，但是没有理解一维卷积输入形状的概念。
为了可视化，这里显示了传感器信号的五个片段，每个片段都有自己的含义。
我想要建立我的CNN模型，但是很困惑model.add(Conv
浏览 4提问于2018-02-19得票数 2
我正在设计一个嵌入层，其中词汇量为4000，大多数训练示例的长度都小于10。然而，有些示例的长度为100，甚至可能是几百，为了保持所有示例的输入长度不变，我希望避免将每一个示例填充到长度100+中。为了弥补这个问题，我只想根据批处理中的最大长度来填充，这样几乎所有的批次都只有输入长度~10，只有几个批次有大量的填充。如何在每批输入长度不同
浏览 1提问于2019-03-10得票数 2
我想加快我的LSTM网络，但由于我使用它作为OCR (其中序列有可变长度)，我不能使用简单的LSTM实现。这就是为什么我使用"tf.nn.dynamic_rnn“。基于tensorflow ()中RNN的基准测试，CUDNN实现用于一次创建所有模型(它不像其他结构一样使用"tf.nn.rnn“结构)。我假设使用可变长度的CUDNN可能是不可能的，但可能有人成功了吗？
第二，这是使用"tf.nn.bidirectional_dynamic_r
浏览 5提问于2016-10-27得票数 6
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
腾讯云开发者
