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你真的会正确地调试TensorFlow代码吗？

最主要也是最重要的优点是，数据流图可以在不明确使用 multiprocessing 模块的情况下，实现并行和分布式执行。...可能遇到的问题及其解决方案 通过预训练模型加载会话并进行预测。这是一个瓶颈，我花了好几周来理解、调试和修改这个问题。我高度关注这个问题，并提出了两个重新加载和使用预训练模型（图和会话）的技巧。...发生这个错误的原因是，你已经创建了一个空变量但没有把它放在模型中合适的地方，而只要它在图中，就可以进行传输。...我的意思是 self.assertEqual() 的参数不清楚（我们是否要测试输出张量的名字或形状？如果形状是 None 呢？如果仅凭张量名称或形状无法推断代码是否运行良好呢？）。...我想说的是，不要担心在使用这个库时犯很多错误（也别担心其他的），只要提出问题，深入研究官方文档，调试出错的代码就可以了。

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PyTorch  深度学习新手入门指南

老生常谈的话题： 什么是 pytorch，它和 keras 之间的区别是什么?...接下来是有趣的部分！ 步骤4：引入必须库： ? 这些是任何模式的深度学习所必需的库。nn模块具有所有必要的损失函数、层数、时序模型、激活函数等。其余部分将随着你的进一步深入而进行讨论。...这是网络的核心和灵魂。当你调用网络模型进行训练或预测时，都会执行你在forward函数中编写的步骤。因此，我们重写nn.module类中的forward函数，确切地告诉网络模型要做什么。...因此，可以在我们的网络类里创建和使用新的成员函数。 步骤5：类的参数：使用类构建网络时，请确保使用的是最小值或没有硬编码值。初始化类时，可以忽略学习速率、隐藏图层的大小。...最后：组织 在大量的实验中，参数调整通常是在一个深度学习模型上进行的，将它们存储在一个合适的目录结构中是非常重要的。

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PyTorch  深度学习新手入门指南

老生常谈的话题： 什么是 pytorch，它和 keras 之间的区别是什么?...接下来是有趣的部分！ 步骤4：引入必须库： ? 这些是任何模式的深度学习所必需的库。nn模块具有所有必要的损失函数、层数、时序模型、激活函数等。其余部分将随着你的进一步深入而进行讨论。...这是网络的核心和灵魂。当你调用网络模型进行训练或预测时，都会执行你在forward函数中编写的步骤。因此，我们重写nn.module类中的forward函数，确切地告诉网络模型要做什么。...因此，可以在我们的网络类里创建和使用新的成员函数。 步骤5：类的参数：使用类构建网络时，请确保使用的是最小值或没有硬编码值。初始化类时，可以忽略学习速率、隐藏图层的大小。...最后：组织 在大量的实验中，参数调整通常是在一个深度学习模型上进行的，将它们存储在一个合适的目录结构中是非常重要的。

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微信开源「派大星」：4000元游戏电脑能带动7亿参数GPT！

那么像派大星这样的训练系统，真的有必要吗？ 答案是肯定的。 从技术角度来看，预训练模型（PTM）通常使用一个堆叠了多个Transformer结构神经网络，在大量文本上预训练通用语言特征表示。...目前最大的预训练模型Megatron-Turing，包含5300亿参数，其预训练过程就是在560个DGX A100节点的集群上完成的。 这种配置在大多数工业界数据中心都是遥不可及的。...预训练模型在训练期间，存在必须管理的两种类型训练数据： 模型数据由参数、梯度和优化器状态组成，其规模与模型结构定义相关； 非模型数据主要由算子生成的中间张量组成，根据训练任务的配置动态变化，例如批量大小...其次，当数据以张量为粒度的不同内存空间之间传输时通信效率低下，并且当你可以预先将模型数据放置在目标计算设备上时，一些CPU-GPU通信量是不必要的。...派大星则通过以细粒度的方式管理模型数据，以更有效地使用异构内存来克服这些缺点。 它将模型数据张量组织成块，即相同大小的连续内存块。 块在异构内存空间中的分布在训练期间根据它们的张量状态动态编排。

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干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

超参数调优（Hyperparameter tuning） ML模型具有超参数：这些是在训练开始之前就已经固定并且影响训练过程和复杂性的参数。...；检索模型；在新数据上使用模型进行预测；根据预测执行 选择工具/框架前需要考虑的事 训练数据存储在哪里？...这些问题引起了一些有意思的讨论，以下是摘选： 用户 sbt_： 这个问题就像在 emacs 和 vim 之间进行选择。当前的框架在性能方面都没有什么太大的不同，没有哪个能好到你能说它比其他的都好。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...优秀的工程师/研究员不仅要知道自己该使用哪种工具，还应该知道为什么这个工具才是最好的选择。

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32页ppt干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

超参数调优（Hyperparameter tuning） ML模型具有超参数：这些是在训练开始之前就已经固定并且影响训练过程和复杂性的参数。...；检索模型；在新数据上使用模型进行预测；根据预测执行 选择工具/框架前需要考虑的事 训练数据存储在哪里？...这些问题引起了一些有意思的讨论，以下是摘选： 用户 sbt_： 这个问题就像在 emacs 和 vim 之间进行选择。当前的框架在性能方面都没有什么太大的不同，没有哪个能好到你能说它比其他的都好。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...优秀的工程师/研究员不仅要知道自己该使用哪种工具，还应该知道为什么这个工具才是最好的选择。

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TensorFlow 入门

TensorFlow 是什么 2. 为什么需要 TensorFlow 3. TensorFlow 的优点 4. TensorFlow 的工作原理 5. 安装 6....TensorFlow 是什么 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。...为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 数据流图是描述有向图中的数值计算过程。...变量 Variable 上面用到的张量是常值张量(constant)。 变量 Variable，是维护图执行过程中的状态信息的. 需要它来保持和更新参数值，是需要动态调整的。

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谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架，解释了特征工程和算法选择，并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。...；检索模型；在新数据上使用模型进行预测；根据预测执行 ?...这些问题引起了一些有意思的讨论，以下是摘选： 用户 sbt_： 这个问题就像在 emacs 和 vim 之间进行选择。当前的框架在性能方面都没有什么太大的不同，没有哪个能好到你能说它比其他的都好。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...优秀的工程师/研究员不仅要知道自己该使用哪种工具，还应该知道为什么这个工具才是最好的选择。

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jmeter性能测试实践注意事项12

要注意限制线程数 使用代理服务器 使用变量 减少不必要的资源需求 检查jmeter日志 清除CSV Data Set Config中的本地路径（用相对路径） 遵循统一的命名规范 jmeter是有其局限性的...这里提出这个注意点，是因为不少jmeter用户还是喜欢使用代理服务器来进行录制分析。 使用变量 为什么要多使用变量？...简而言之， 能让你更好的控制测试过程中的数据 同时能更加灵活的适应不同环境 增强可维护性。 减少不必要的资源需求 怎么减少必须要的资源需求呢？...在使用jmeter进行性能测试时，你应该： 使用non-GUI模式，即使用命令行模式 在压测时，要禁用诸如View Result Tree这类的监听器，因为这类监听器非常耗内存 在压测时，同样要禁用所有的图形结果监听器...认真去分析日志，这是解决调试和压测过程中出现错误或异常时必须掌握的能力 清除CSV Data Set Config中的本地路径 这个是什么意思呢？

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一文理解PyTorch：附代码实例

为什么我们没有数据x的方框呢?答案是:我们不为它计算梯度!因此，即使计算图所执行的操作涉及到更多的张量，也只显示了梯度计算张量及其依赖关系。...不要被优化器的名字所欺骗:如果我们一次使用所有的训练数据进行更新——就像我们在代码中所做的那样——优化器执行的是批量梯度下降，而不是它的名字。...我们为什么要关心这个?通过这样做，我们可以使用模型的parameters()方法来检索所有模型参数的迭代器，甚至是那些嵌套模型的参数，我们可以使用它们来提供我们的优化器(而不是自己构建参数列表!)...如果我们的数据是由GPU张量构成的，我们的模型也必须“活”在GPU内部。...其唯一目的是将模型设置为训练模式。为什么这很重要?有些模型可能使用Dropout机制，在训练和评估阶段有不同的行为。 ? 嵌套模型 ? 在我们的模型中，我们手动创建了两个参数来执行线性回归。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（二）

纽约大学教授丹娜·博伊德描述了这种现象：“官僚主义经常被用来转移或逃避责任……今天的算法系统正在扩展官僚主义。” 追索如此必要的另一个原因是数据经常包含错误。审计和纠错机制至关重要。...杰里米说 当我第一次遇到这个 L1 的东西时，我查了一下看它到底是什么意思。...您期望这个张量的形状是什么？...-1是view的一个特殊参数，意思是“使这个轴尽可能大以适应所有数据”： train_x = torch.cat([stacked_threes, stacked_sevens]).view(-1, 28...度量通常是使用训练集还是验证集计算的？为什么？ SGD 是什么？ 为什么 SGD 使用小批量？ SGD 在机器学习中有哪七个步骤？ 我们如何初始化模型中的权重？

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特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)

RNN在使用时需要将每步的信息都保存下来，这会占据大量的内存，TCN在一层里面卷积核是共享的，内存使用更低。 缺点： （1）TCN 在迁移学习方面可能没有那么强的适应能力。...(仅使用文本信息，不使用 Label)，并且在各自数据集上的验证集上进行效果评估，评估指标采用 SimCSE 论文中采用的 Spearman 相关系数，Spearman 相关系数越高，表示模型效果越好....如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。 程序运行时将会自动进行训练，评估。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。...我们用 LCQMC 的测试集作为预测数据, 测试数据示例如下： 谁有狂三这张高清的 这张高清图，谁有 英雄联盟什么英雄最好 英雄联盟最好英雄是什么 这是什么意思，被蹭网吗 我也是醉了，这是什么意思...由于STS-B数据集是把句子对进行0~5的打分，所以评测指标采用斯皮尔曼等级相关系数。

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keras+yolo实现旗帜识别

机器学习AI算法工程 公众号：datayx 本项目里有40类旗帜 旗帜（包含40个种类旗帜），数据来着于网络，数据标注是个苦力活，本数据包含1600多张图片，花费接近一个星期标注完成，且用且珍惜!!...运行检测 python yolo_images.py 训练 训练自己的数据 无需使用 预训练的权重 （此方法适用于各类数据） step 1 使用labelImg对数据进行标记 得到xml文件，放置于....id，为了方便检测时直接输出类别,自己数据预测时将yolo.py中的classes_path修改为自己的) step 2 执行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt...python xml_to_data.py # 如果自己数据集 请根据自己数据进行更改代码 # 生成的kitti_simple_label.txt 格式为:图片path box,类别id box,类别...其他参数，按照自己数据，自行修改。) python train.py ? ? ? ? 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp

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【目标识别】yolo3_keras_Logo识别&训练自己数据

训练 训练自己的数据 无需使用 预训练的权重 （此方法适用于各类数据） step 1 使用labelImg对数据进行标记 得到xml文件，放置于....id，为了方便检测时直接输出类别,自己数据预测时将yolo.py中的classes_path修改为自己的) step 2 执行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt...python xml_to_data.py step 3 k-means 聚类算法生成对应自己样本的 anchor box 尺寸 生成 my_anchors.txt python kmeans.py...其他参数，按照自己数据，自行修改。)...python train.py 数据集提供 logo（包含30个种类logo），数据来着于网络，数据标注是个苦力活，本数据包含千余张图片，花费接近一个星期标注完成，且用且珍惜!!!

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特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

基于Encoder-Decoder的预训练模型的优点是它能够兼顾自编码语言模型和自回归语言模型：在它的编码器之后接一个分类层便可以制作一个判别类任务，而同时使用编码器和解码器便可以做生成类任务。...甚至可以像Encoder-Decoder架构的模型先对输入文本进行编码，再从左向右的生成序列。UniLM是在微软研究院在BERT的基础上提出的预训练语言模型，被称为统一预训练语言模型。...1.1.2 网络结构如图1红色虚线框中的内容，UniLM使用了 $L$ 层Transformer的架构，为了区分使不同的预训练任务可以共享这个网络，UniLM在其中添加了掩码矩阵的运算符。...本项目使用语义匹配数据集 LCQMC 作为训练集 , 基于 ERNIE-Gram 预训练模型热启训练并开源了单塔 Point-wise 语义匹配模型， 用户可以直接基于这个模型对文本对进行语义匹配的 2..., 'title': '考试如何考高分', 'pred_label': 1}{'query': '带凶兆是什么意思', 'title': '主凶兆是什么意思', 'pred_label': 1}{'query

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不只是支持Windows, PyTorch 0.4新版本变动详解与升级指南

在旧版本, Variable和Tensor分离, Tensor主要是多维矩阵的封装, 而Variable类是计算图上的节点, 它对Tensor进行了进一步的封装....所以, 在训练过程中, 一个必要的步骤就是, 把Tensor转成Variable以便在模型中运行; 运行完之后, 我们还要将Variable转成Tensor,甚至Numpy....volatile在Variable中,用来标志一个Variable是否要被计算图隔离出去, 合并之后, 这个标志怎么处理的? 3.data方法呢?...Variable中,都是将封装的Tensor数据存储在.data里, 现在Variable和Tensor合并了, .data怎么办? 4.张量和标量怎么统一?...比如y = x.data(), 而x参与了计算图的运算, 那么, 如果你不小心修改了y的data, x的data也会跟着变, 然而反向传播是监听不到x的data变化的, 因此造成梯度计算错误。

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tf.train

get_global_step(...): 得到全局阶跃张量。get_or_create_global_step(...): 返回并创建(必要时)全局阶跃张量。...推荐使用V2格式:就所需内存和恢复期间发生的延迟而言，它比V1优化得多。不管这个标志是什么，保护程序都能够从V2和V1检查点恢复。...参数tensors可以是张量的列表或字典。函数返回的值与tensors的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。...如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。capacity参数控制允许预取多长时间来增长队列。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的；在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。

3.5K40

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

pytorch view()函数错误解决在使用pytorch进行深度学习任务时，经常会用到​​view()​​函数来改变张量的形状(shape)。...错误原因导致这个错误的原因是因为在​​view()​​函数中，参数​​size​​需要是一个元组(tuple)，而不是一个张量(Tensor)。...在图像特征提取任务中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示。在使用CNN时，我们通常将图像数据作为输入，通过网络层进行卷积和池化操作，最终得到图像的特征。...假设我们使用一个预训练好的CNN模型来提取图像特征，但是我们想要将提取的特征进行进一步的处理。在处理之前，我们需要将特征张量进行形状调整，以适应后续的操作。...值得注意的是，使用​​view()​​函数时，原始张量与新张量共享相同的数据存储空间，即改变新张量的形状不会改变底层数据的存储方式。因此，如果对新张量进行修改，原始张量的值也会改变。

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用Kaggle免费GPU微调ChatGLM2

6b的意思是6个billion,也就是60亿参数的大模型。 整个名字中最核心的概念有两个： 第一个是LM：语言模型。语言模型本质上只能做一件事情，那就是判断一段话像不像人话。...为了实现这个功能，一般用几百上千T的文本数据对语言模型进行Pretrain。完成Pretrain之后，语言模型就可以做文字接龙游戏了。...这两种文字接龙的方式都是合理的，这两段话在它的训练数据即各种互联网语料中都是常见的。但是显然，只有"珠穆朗玛峰。"这个结果才是属于符合人类偏好的。...本质上就是让语言模型能够按照符合人类对话偏好的方式去进行文字接龙。这里的Chat和ChatGPT的Chat是相同的意思，就是语言模型不仅仅是会说人话的，还得会聊天。...保持预训练好的参数矩阵不变，在它的旁边学习两个小的低秩矩阵，用它们的乘积来作为大的参数矩阵需要改变的增量。

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