前言 前段时间看到豪迈的公众号上提到了这个离线转换工具，最近看到群里有人问，找了下没什么相关文档，就自己写了一个，供参考 实践步骤 获取代码并安装 git clone https://github.com...filestore的集群，这个也是很简单的，我的环境配置一个单主机三个OSD的集群 [root@lab8106 ceph]# ceph -s cluster 3daaf51a-eeba-43a6...= /dev/sde2 然后再创建的时候就可以是链接到设备了，这个地方写全局变量，然后创建完了后就删除掉这项配置文件，写单独的配置文件的时候发现没读取成功,生成后应该是这样的 [root@lab8106...block是以链接的方式链接到一个分区的，而不改配置文件的转移的方式里面是一个文件的形式，根据需要进行选择 总结 转移工具的出现方便了以后从filestore到bluestore的转移，可以采取一个个osd...的转移方式将整个集群进行转移，而免去了剔除osd，再添加的方式，减少了迁移量，可以一个个的离线进行操作 ceph的工具集越来越完整了
如何利用一些现成的句子语料来完成句子的嵌入表示，并支撑一些上层应用，是词嵌入技术在句子层面的一种拓展应用。...2017 年 Facebook 的研究人员 Conneau 等人提出的 InferSent 框架，它的基本思想： （1）先设计一个模型在斯坦福的 SNLI（Stanford Natural Language...（2）将训练好的模型当做特征提取器，以此来获得一个句子的向量表示，再将这个句子的表示应用在新的分类任务上，来评估句子向量的优劣。 ? 输入：句子对（text,hypothesis）的向量表示。...解释：首先，premise input应该代表资料集的text(参考上面的资料集示例图），hypothesis input代表资料集的hypothesis。...二者用同一个sentence encoder进行编码，得到的U和V就是这两个句子的向量，也就是这个模型的输入。至于这个encoder怎么理解，下文会有讲。
Druid 控制台中提供了一个将 SQL 脚本转换为 JSON 格式的方法。 JSON 格式便于通过 HTTP 发送给后台处理，因此有些 SQL 我们希望转换为 JSON 格式。...选择菜单 可以按照下面的菜单中的选择项进行选择，然后单击运行 根据官方的文档说明，Druid 的所有查询都是使用 JSON 格式进行查询的。...哪怕你使用的是 SQL ，Druid 还是会将你的 SQL 转换为 JSON 后查询。 可以从上面的语句中看到，Select 对应 JSON 中的查询类型为 topN。...因为在 Druid 的 JSON 查询中，提供了更多的功能和配置参数，因此官方还是建议对 JSON 查询有所了解。
大量的研究工作利用张量来降低冗余，提高CNN的效率。但本文作者却另辟蹊径，提出了一种利用CNN参数冗余的新方法，即使用单个高阶张量来参数化表示整个CNN。...对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务，当前最佳性能通常是通过卷积神经网络（CNN）取得的。...但与此同时，过度参数化导致大量冗余，并且从统计学角度看，由于过度参数化增加的参数过多，它或许会阻碍泛化。...相较于以往基于单卷积层张量化的研究，该方法能够持续实现高准确性，特别适用于高压缩率的情况。此外，研究人员还指出，对于低压缩率而言，该方法优于原始未压缩网络。...每种模式下8阶权重张量的冗余性研究。研究人员通过降低每一维度在Tucker张量中的相应秩来对其进行压缩。报告的准确率以PCKh表示。
优化模型的一种方法是使用稀疏神经网络，这些网络的很大一部分权值都设置为零： ? 一般来说，这是一种理想的特性，因为它不仅通过压缩减少了模型的大小，而且可以跳过相当一部分的乘加操作，从而加速推理。...为了避免每次操作后在稀疏推理最优的CHW张量布局和标准的HWC张量布局之间来回转换，XNNPACK提供了几种在CHW布局中CNN算子的高效实现。...只要适当增加训练时间，这两种方法都可以在不降低深度学习模型质量的前提下，成功地简化深度学习模型。 得到的稀疏模型可以有效地存储在压缩格式中，与稠密模型相比，压缩格式的大小减少了1 / 2。...官方的建议是运行超参数搜索来找到应用程序的最佳位置。...最后，Google表示，他们将继续扩展XNNPACK，对CHW布局的操作提供更广泛的支持，并探索如何将其与其他优化技术(如量化)结合起来。
Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法，例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等。...而另一种降低计算力需求的方法直接从通用且性能优秀的深度网络架构开始，然后通过一些算法过程将其转换为更加短小精悍的网络，这种方法即神经网络压缩。...在韩松 ICLR 2016 的最佳论文中，他用如下一张图非常形象地展示了量化的概念与过程。 ? 如上所示权重矩阵的所有参数可以聚类为 4 个类别，不同的类别使用不同的颜色表示。...例如： 剪枝方法在深度网络经过训练后，动态地从卷积网络层级移除卷积核与通道。Distiller 将在目标层配置中执行这些变化，并且同时对网络的参数张量做剪枝。...这将节省手动转换每一个浮点模型为低精度形式的工作，并允许我们专注于开发量化方法，且在多种模型中扩展和测试它。
在Python中，您通常可以使用item()方法将张量转换为标量。如果张量只包含一个元素，该方法将返回张量的标量值。...然而，如果您尝试使用item()方法将一个包含多个元素的张量转换为标量，就会遇到"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误信息。这个错误信息表明，张量包含多个元素，无法转换为标量。...错误发生是因为将一个包含多个元素的张量转换为标量没有一个明确定义的操作。张量可以具有任意的形状和大小，要将它们转换为标量，需要减少维度，并将数据压缩为单个值。...对于只有一个元素的张量，可以直接使用item()方法将其转换为标量值。...在实际场景中，根据具体的需求和操作，选择合适的方法来处理张量数据，确保不出现错误。Python标量（Scalar）是指在计算机编程中表示单个值的数据类型或变量。
英特尔的研究人员设计了一种技术，从相反的方向进行训练，以一个紧凑的模型开始，在训练期间根据数据修改结构。...他们声称，与从一个大模型开始然后进行压缩相比，它具有更高的可伸缩性和计算效率，因为训练直接在紧凑模型上进行。与过去的尝试不同，它能够训练一个性能相当于大型修剪模型的小模型。...相反，来自训练语料库的样本被代数转换为多维数组，如标量（单个数字），向量（有序的标量数组）和矩阵（标量排列成一列或多列和一行或多行）。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。 对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。...实验表明，在训练过程中探索网络结构对于达到最佳准确性至关重要。如果构造一个静态稀疏网络，复制动态参数化方案发现的稀疏网络的最终结构，那么这个静态网络将无法训练到相同的精度水平。 End
受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。...方法 整体框架 图1 整体流程上，(a) 所示为使用RGB图像作为输入的基于CNN的方法的工作流程。(b) 所示为使用DCT系数作为输入的方法的工作流程。CB表示CPU和GPU之间所需的通信带宽。...然而，它们首先被转换到YCbCr颜色空间，然后转换到频域。这与最常用的图像压缩标准（如JPEG）相吻合。...从张量1到张量3的转换与两层Squeeze-and-Excitation块（SE-Block）完全相同，它利用通道信息来强调有信息的特征并抑制无关的特征。...然后，通过将张量3中的每个元素与两个可训练参数相乘，将张量3转换为图中形状为1×1×C×2的张量4。
张量(Tensor) ? 在数学上，张量是N维向量，这意味着张量可以用来表示N维数据集。上面的图有点复杂，难以理解。我们看看它的简化版本： ? 上图显示了一些简化的张量。...此处张量从设备A传递到设备B。这在分布式系统中引起了一些性能延迟。延迟取决于一个重要属性：张量大小。设备B处于空闲模式，直到它接收到设备A的输入。...压缩的必要性 很显然，在计算图中，张量在节点之间流动。在流到达可以处理的节点之前，减少流造成的延迟非常重要。一个方法是使用有损压缩减小尺寸。 张量的数据类型可以发挥重要作用，让我们来理解为什么。...因此，Tensorflow会自动将32位浮点数转换为16位表示，忽略所有可忽略的数字。如果它是64位数，则会将其大小减少近一半。如果将64位数压缩到16位将几乎缩小75％。...因此张量所占用的空间可以尽可能减少。 一旦张量到达节点，16位表示可以通过追加0回到它的原始形式。因此，32或64位表示将在到达节点进行处理后被还原。
词嵌入压缩方法，首先将单词划分成具有语义含义的最小单位——语素，并为每个语素训练低维的向量表示，然后利用张量积实现低维语素向量的量子纠缠态数学表示，从而得到高维的单词表示。...02 纠缠张量形式的词嵌入压缩表示 相关工作 Word2ket 通过张量积，表示单个词嵌入为若干低维向量的纠缠张量形式，其公式如下： 其中 、r 为秩、n 为阶， 表示张量积。...03 形态学增强的张量化词嵌入压缩表示 通过张量积，Word2ket 能够实现明显的参数压缩，然而其在高倍压缩以及机器翻译等较复杂任务上，通常难以达到压缩前的效果。...对于词表中的第 j 个词 ，利用其语素索引向量 从 r 组参数化的语素嵌入矩阵中索引出相应的语素向量，并通过张量积进行纠缠张量表示得到相应的词嵌入，该过程形式化如下： 通过以上方式，MophTE...实验 本文主要在不同语言的翻译、问答等任务上进行了实验，并且和相关的基于分解的词嵌入压缩方法进行了比较。 从表格中可以看到，MorphTE 可以适应英语、德语、意大利语等不同语言。
.): 返回除法的元素剩余部分。当x < 0 xor y < 0时foldl(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldl。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。...map_fn(...): 映射到维度0上从elems解压缩的张量列表上。matching_files(...): 返回匹配一个或多个glob模式的文件集。....): 将稀疏张量转换为稠密张量。sparse_to_dense(...): 将稀疏表示转换为稠密张量。....): 返回初始化变量列表的Op。vectorized_map(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的并行映射。
总之，本文方法提倡简单的设计原则。...形式上，给定一个输入张量 x\in R^{H×W×C} （H、W、C是它的高度、宽度和通道），MBConv block表示如下： 其中，BN、GeLU、GAP和MLP分别表示批次归一化、高斯误差线性单位...形式上，给定输入张量 x\in R^{H×W×C} ，Transformer Block表示如下： 其中LN和Attn表示层规范化和自注意力。...请注意，SE 模块通过全局平均池化压缩空间信息，而自注意力模块保持张量的空间分辨率。 第三，在块内的不同位置执行下采样操作。...形式上，给定输入张量 x\in R^{H×W×C} ，MOAT block 表示如下： 其中，MBConv（w/o SE）包含函数N1、D和N2，Attn表示自注意力操作。
解决方法:确保目标值是一个一维向量。可以使用 .squeeze() 方法将多余的维度压缩成一维。检查数据处理流程，确保目标值的维度与模型期望的相匹配。2....解决方法:检查数据加载过程中的代码，确保目标值被正确处理和转换为合适的数据类型和维度。检查数据加载器中的 collate_fn 函数，确保批次数据的形状和类型正确。...squeeze() 方法是PyTorch张量（Tensor）类的一个方法，用于减少张量维度中的尺寸为1的维度。具体而言，该方法通过移除尺寸为1的维度来对张量进行压缩。...dim（可选）：指定要压缩的维度。如果维度已经在张量中标识为尺寸为1，则不会进行压缩。如果未指定，那么将删除所有尺寸为1的维度。out（可选）：输出张量。...然后我们使用squeeze()方法对张量进行压缩，删除了尺寸为1的维度，得到了新的张量y，尺寸为(3, 2)。在第三个示例中，我们指定了压缩维度为2，结果得到了尺寸为(1, 3, 2)的张量z。
然而将深度学习方法运用到结构生物学这一过程仍存在缺口：缺少一种将原始的3D大分子结构从PDB结构转换为可直接作为近期的NN架构（包括3D卷积神经网络、Transformer）输入特征的工具。...在这篇论文中，作者提出PyUUL用于处理生物分子（蛋白质、药物、核酸）的3D结构，将它们转换为可微的、ML-ready的张量表示，例如体积网格或者点云。...同图片的红绿蓝类似，体素也包含多个通道，每个通道指定了一个特定原子类型的密度；表面点云表示方法：在大分子表面进行采样，用这些点来表示它的结构；体积点云表示方法：这种方法和表面点云类似，但除了对分子表面进行采样之外...如图所示，随着迭代次数的增加，NN迅速收敛并识别出alpha螺旋所在区域。这个例子的目的是为了说明PyUUL的体积表示方法具有很高的信息量，而且机器学习方法能很容易的从它那里建立结构生物学概念。...PyUUL对核酸和小分子同样适用 PyUUL可以将任何生物分子转换为张量表示，包括小分子和核酸。这一功能的目的是为了帮助用户在药物重定位和化学发现中应用ML方法。
提高 DKM 的内存效率 如图 1 所示，剪枝、量化和归一化都是较为流行的权重优化技术，这些方法将原始权重 W，优化后得到权重 ，以优化推理延迟、精度或模型大小。...DKM 通过分析权重（以 W 表示）和中心点（以 C 表示）之间的相互作用来执行可微权重聚类，并在压缩比和准确性之间做出权衡。 因此，使用 DKM 进行 LLM 压缩会产生高质量的结果。...权重唯一化及分片处理：利用 16 bit 权重仅有 216 个唯一值这一事实来减少注意力图（如图 1 所示）的表示，并进一步将其分割给多个学习模型。...跨设备张量编排 PyTorch 用数据存储来表示张量，数据存储链接到实际的数据布局和元数据，元数据用于保存张量的形状、类型等。...eDKM 在 3 bit 和 4 bit 配置的 ARC-e 基准测试中具有最佳精度。 在使用 4 bit 压缩模型的 PIQA 和 MMLU 基准测试中，eDKM 的性能极具竞争力。
在各种压缩方法（如剪枝和权重分解）中，量化方法能够通过使用较低的位宽来压缩神经网络，而不改变模型结构，这对于精心设计的网络结构（如Transformer）特别有用。...在本文中，作者研究了具有混合精度的视觉Transformer模型的后训练量化方法，以获得更高的压缩比和加速比。...02 方法 2.1 Preliminaries 标准Transformer接收token嵌入序列作为输入，因此视觉Transformer通常将图像转换为一系列的patch。...量化间隔的选择对于量化至关重要，一个常用的选择是使用统一的量化函数，其中数据范围平均分割： 其中， 是量化间隔，是量化位宽，是表示权重或输入的张量。表示对张量中超出量化域范围的元素进行剪裁。...作者通过以下方式纠正这种变化： 从偏置输出中减去输出的期望误差，可以确保每个输出单元的平均值得以保留。
本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。什么是 ToTensor？...张量的形状为 (C, H, W)，其中 C 表示通道数，H 和 W 分别表示图像的高和宽。...除了上述操作，ToTensor 函数还会将像素值从范围 [0, 255] 归一化到范围 [0.0, 1.0]。...ToTensor 函数是PyTorch提供的一种图像预处理函数，用于将图像转换为张量。它的主要优点是简单易用，能够快速将图像数据转换为张量格式，方便后续深度学习模型的处理。...数据范围限制：ToTensor 函数将图像的像素值转换为了 [0, 1] 的范围，将原始图像的数值范围压缩到了固定范围，这可能限制了一些特定场景下的处理。
总之GPU对于那些可以分解成许多小任务的任务来说效果很好，如果自身已经很小了，在CPU上跑就行了。2.张量张量是神经网络中主要的数据结构，网络中的输入输出以及转换都使用张量来进行表示。...”压缩一个张量可以移除所有长度为1的轴，而解压一个张量可以增加一个长度为1的维度。...这些函数实现扩大或缩小张量的秩。在卷积层过渡到全连接层时，必须通过构建一个flatten（压扁）函数来压缩一个张量，即转换成一个轴的张量，而这里面包含了张量的所有元素。...1 , 1 ,......] , [2 , 2 , 2 ,......] , [3 , 3 , 3 ,......]])” start_dim告诉flatten的操作从哪个轴开始，1表示从第2个轴开利用...而神经网络中的每一层都包含两个主要的组成部分，变换（代码表示）以及权重的集合（数据表示）。而神经网络可以看做是张量不断的前向传输，所有单独的层的前向通道的组成定义了网络本身的整体向前转换。
根据惯例,时间轴始终是第 2 个轴 图像通常具有三个维度: 高度、宽度和颜色深度 灰度图像只有一个颜色通道,因此可以保存在 2D 张量中 4D张量表示 ?...你需要将列表转换为张量。...转换方法有以下两种 填充列表，使其具有相同的长度，再将列表转换成形状为 (samples, word_indices)的整数张量，然后网络第一层使用能处理这种整数张量的层 对列表进行 one-hot...编码,将其转换为 0 和 1 组成的向量。...你可以将标签列表转换为整数张量 或者使用 one-hot 编码，one-hot 编码是分类数据广泛使用的一种格式，也叫分类编码(categorical encoding) 将标签转换为整数张量 y_train
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