首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用...请注意，与 initial_epoch 一起，epochs 被理解为 「最终轮次」。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。 verbose: 0, 1 或 2。...sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。...ValueError: 在提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况下。...注意，与 initial_epoch 一起使用，epoch 应被理解为「最后一轮」。模型没有经历由 epochs 给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引 epoch 的轮次。
与模型相比，我们的损失函数包含少量计算，并且当然不应该占步骤时间的 98%。...这种组合通常表明数据正在从 CPU 复制到 GPU——我们不希望在损失计算过程中发生这种情况。在这种情况下，我们的性能问题也与 GPU 利用率的短暂下降相关，如图中突出显示的那样。...通常，GPU 利用率的下降与性能问题并不相符，或者可能根本看不到。 我们现在知道损失函数存在性能问题，并且很可能与将张量从主机复制到 GPU 有关。但是，这可能不足以确定导致问题的精确代码行。...在下面的代码块中，我们用 torch.arange 替换 range 的使用，并将其配置为直接在 GPU 上创建输出张量： def weighted_nll(pred, target, weight):...此类函数被认为将底层操作“融合”在一起，因此需要较少数量的总体内核。
此外，输入梯度的张量并行all reduce可以与权重梯度的计算异步进行。 在使用序列并行的情况下，输入梯度的reduce scatter与权重梯度的计算异步进行。...PyTorch只检查张量是否是连续的，并且只在不连续时克隆它。...int ldc) { // 矩阵C的leading 维度，通常与矩阵C的行数相同。 // 使用TORCH_CUDABLAS_CHECK宏调用了cublasGemmEx函数。...否则，它将使用原始input张量。...// 否则，它会使用原始的d_output张量。
此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。...torch.load：使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。...如果不这么做，可能导致 模型推断结果不一致。 注意 load_state_dict()函数只接受字典对象，而不是保存对象的路径。...map_location参数.在这种情况下，使用 map_location参数将张量下的存储器动态的重新映射到CPU设备。...另外，请 务必在所有模型输入上使用.to(torch.device('cuda'))函数来为模型准备数据。
，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。...请注意，与 initial_epoch 一起，epochs 被理解为 「最终轮次」。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。 verbose: 0, 1 或 2。...sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。...使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。...注意，与 initial_epoch 一起使用，epoch 应被理解为「最后一轮」。模型没有经历由 epochs 给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引 epoch 的轮次。
二值化网络 二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况：所有的权重参数取值只能为 ±1 ，也就是使用 1bit来存储Weight 和 Feature。...过程如下： 权重 weight 初始化为浮点 前向传播 Forward Pass: 利用决定化方式（sign(x)函数）把 Weight 量化为 +1/-1, 以0为阈值 ； 利用量化后的 Weight...软标签计算公式：$$q_{i} = \frac{z_{i}/T}{\sum_{j}z_{j}/T}$$ 这两个损失函数的重要程度可通过一定的权重进行调节，在实际应用中， T 的取值会影响最终的结果，一般而言..., tau为温度系数T student_tau = tf.scalar_mul(1.0/args.tau, student) # 将模型直接输出logits张量student处于温度系数T objective1...tf 张量进行固定倍率 scalar 缩放函数。
再次注意，使用.numpy()函数从张量中提取 Python 值： s = tf.size(input=t2).numpy() s 输出将如下所示： 12 查找张量的数据类型 TensorFlow 支持您期望的所有数据类型...要查找张量的数据类型，请使用以下dtype属性： t3.dtype 输出将如下所示： tf.float32 指定按元素的基本张量操作 如您所料，使用重载运算符+，-，*和/来指定逐元素基本张量操作，如下所示...这是函数式 API 的使用的简短示例，其架构与前两个相同。...然后，注意在call()方法中各层如何以函数风格链接在一起。...将逗号分隔值（CSV）文件与数据集一起使用 CSV 文件是一种非常流行的数据存储方法。 TensorFlow 2 包含灵活的方法来处理它们。
二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况：所有的权重参数取值只能为 ±1±1 ，也就是使用 1bit 来存储 Weight 和 Feature。...权重 weight 初始化为浮点。 2. 前向传播 Forward Pass: 利用决定化方式（sign (x) 函数）把 Weight 量化为 +1/-1, 以 0 为阈值。...这两个损失函数的重要程度可通过一定的权重进行调节，在实际应用中，T 的取值会影响最终的结果，一般而言，较大的 T 能够获得较高的准确度，T（蒸馏温度参数） 属于知识蒸馏模型训练超参数的一种。..., tau为温度系数T student_tau = tf.scalar_mul(1.0/args.tau, student) # 将模型直接输出logits张量student处于温度系数T objective1...tf 张量进行固定倍率 scalar 缩放函数。
继续接着上两篇的内容： 深度学习中的损失函数1 深度学习中的损失函数2 还是权当个人学习笔记来记录的。...归一化与标准化实质上都是某种数据变化，无论是线性变化还是非线性变化，其都不会改变原始数据中的数值排序，它们都能将特征值转换到同一量纲下。...二.归一化方法 2.1最小-最大值归一化 2.2均值归一化 2.3对数函数归一化 2.4反正切函数归一化 三.标准化方法 3.1Z-score标准化 常用于数据预处理，需要先计算所有样本数据的均值与标准差然后再对样本进行变化...trainable=False) # 定义不可训练变量hist_var记录方差的移动平均值 # 形状与输入张量最后一个维度相同...inp_shape = inp.get_shape().as_list() # 定义可训练变量gamma和beta，batch维度与输入张量第一个维度相同
二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况：所有的权重参数取值只能为 ±1±1 ，也就是使用 1bit 来存储 Weight 和 Feature。...权重 weight 初始化为浮点。 2. 前向传播 Forward Pass: 利用决定化方式（sign (x) 函数）把 Weight 量化为 +1/-1, 以 0 为阈值。...利用量化后的 Weight (只有 + 1/-1) 来计算前向传播，由二值权重与输入进行卷积运算（实际上只涉及加法），获得卷积层输出。 3....这两个损失函数的重要程度可通过一定的权重进行调节，在实际应用中，T 的取值会影响最终的结果，一般而言，较大的 T 能够获得较高的准确度，T（蒸馏温度参数） 属于知识蒸馏模型训练超参数的一种。...tf 张量进行固定倍率 scalar 缩放函数。
1.准备工作 在这一部分，需要注意几个函数，分别如下： 1.1 transform T.Compose将多个transforms的list组合起来。...我觉得这一段代码写的很棒，是因为简洁明了的将cpu与gpu一同来进行判别，直接确定你最后使用的是gpu还是cpu的设备去运行！...全连接网络架构为：NN->ReLU->NN 这里的x.mm解释一下：x是一个pytorch 张量，x.mm使用了pytorch里面的矩阵乘法函数，作用就是实现x与w1的矩阵相乘，是真正的矩阵相乘，而不是对应元素相乘...random_weight(shape) 用Kaiming归一化方法初始化权重张量。 zero_weight(shape) 用全零初始化权重张量。用于实例化偏差参数。...2.5 Check Accuracy 在训练模型时，我们将使用以下函数来检查我们的模型在训练或验证集上的准确性。
network.conv1.weight 然后，我们访问权张量对象，它位于conv层对象内部，所以所有这些对象都链接在一起。 ? 关于权张量的输出有一件事需要注意，它说的是输出顶部包含的参数。...层内的卷积运算是该层的输入通道与该层内的滤波器之间的运算。这意味着我们真正拥有的是两个张量之间的运算。 话虽如此，让我们解释这些权重张量，这将使我们更好地了解网络内部的卷积操作。...由于本示例中的第二个矩阵仅具有1列，因此我们将其全部使用了3次，但是这种想法是通用的。 该操作起作用的规则是，第一个矩阵中的列数必须与第二个矩阵中的行数匹配。...三、使用PyTorch进行矩阵乘法 在这里，我们使用in_features和weight_matrix作为张量，并使用名为matmul() 张量方法执行操作。...for name, param in network.named_parameters(): print(name, '\t\t', param.shape) conv1.weight
今天，就和大家一起梳理下TensorFlow的十大基础操作。详情如下： ? 一、Tensorflow的排序与张量 Tensorflow允许用户把张量操作和功能定义为计算图。...可以看到，计算图就是一个节点网络，每个节点就像是一个操作，将函数应用到输入张量，然后返回0个或者更多个张量作为张量作为输出。 在Tensorflow编制计算图步骤如下： 1....其中一种机制就是使用占位符，他们是一些预先定义好类型和形状的张量。 通过调用tf.placeholder函数把这些张量加入计算图中，而且他们不包括任何数据。...方式2：将tf.global_variables_initializer函数储存在init_op（名字不唯一，自己定）对象内，然后用sess.run出来 with tf.Session(graph=g1...在创建变量时，该域内创建的操作与张量的名字都以域名为前缀，而且这些域可以嵌套。
value = tensor.item() 张量形变 张量形变常常需要用于将卷积层特征输入全连接层的情形。相比 torch.view，torch.reshape 可以自动处理输入张量不连续的情况。...torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch 的 BN 层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步 BN 使用所有卡上的数据一起计算 BN 层的均值和标准差...链接：https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch 类似 BN 滑动平均 如果要实现类似 BN 滑动平均的操作，在 forward 函数中要使用原地...torch.nn 模块定义，激活函数直接使用 torch.nn.functional。...除了标记 y 外，尽量少使用一维张量，使用 n*1 的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。
这个教程将会使用pytorch来训练一个简单的全连接神经网络，然后使用ggml量化，最后使用ggml推理这个模型。...推理 使用ggml推理实际上是对代码能力和机器学习理论功底的一个综合考察，因为你不仅需要能写c++代码，还要会用ggml提供的各种张量操作实现模型的前向传播进行推理，如果你不了解模型是怎么进行计算的，这里很容易不会写...gguf_init_from_file 函数会返回一个gguf_context，这个结构体包含了模型的所有信息，我们需要从中取出我们需要的张量，这里我们需要的张量是fc1_weight,fc1_bias...传入的参数是模型的地址，线程数，数据和是否导出计算图(这个我们先不讨论)。...那么我们先初始化一个4d的张量作为输入(和torch很像)，然后将数据复制到这个张量中，然后将这个张量reshape成2d的张量，然后进行矩阵乘法，然后加上偏置，然后relu，然后再进行矩阵乘法，然后再加上偏置
在这里，我们创建了一个一维张量，叫做in_features。我们还创建了一个权重矩阵当然是一个二维张量。然后，我们使用matmul()函数来执行生成一维张量的矩阵乘法运算。...一般来说，权重矩阵定义了一个线性函数，它把一个有四个元素的一维张量映射成一个有三个元素的一维张量。 这也是Linear 层的工作原理。...这意味着这两个例子中的线性函数是不同的，所以我们使用不同的函数来产生这些输出。 ? 记住权矩阵中的值定义了线性函数。这演示了在训练过程中，随着权重的更新，网络的映射是如何变化的。...这就是为什么我们把权矩阵张量放在一个参数类实例中。现在让我们看看这一层如何使用新的权重矩阵转换输入。我们希望看到与前面示例相同的结果。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。 我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。 最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。...权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ?...此外，权重剪枝与量化（quantization）兼容，从而产生复合效益。通过训练后量化（post-training quantization），还能将剪枝后的模型从2MB进一步压缩到仅0.5MB 。...使用方法 现在的权重剪枝API建立在Keras之上，因此开发者可以非常方便地将此技术应用于任何现有的Keras训练模型中。...每次计划执行剪枝程序时，都会重新计算当前稀疏度目标，根据平滑上升函数逐渐增加稀疏度来达到最终目标稀疏度，从0%开始直到结束。 ? 用户也可以根据需要调整这个上升函数。
self, x, y, class_weight=None, sample_weight=None) 本函数在一个batch的数据上进行一次参数更新 函数返回训练误差的标量值或标量值的list，与evaluate...---- test_on_batch test_on_batch(self, x, y, sample_weight=None) 本函数在一个batch的样本上对模型进行评估 函数的返回与evaluate...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。
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