在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...例如，Adam 优化器会保留模型权重的完整副本。 在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。
请注意，我们标准化了训练数据，并定义了网格大小。标准SOM图可为网格单元的代表矢量创建这些饼图表示，其中半径对应于特定维度上的大小。...热图SOM 我们可以通过将每个球员分配到具有最接近该球员状态的代表向量来识别地图。“计数”类型的SOM根据球员数量创建了一个热图。...绘图点 您可以使用“映射”类型的SOM将球员绘制为网格上的点。我们与常规SOM进行可视化比较。 ? 每个地图单元格的代表性矢量显示在右侧。左侧是根据其状态与这些代表向量的接近程度绘制的球员图表。...映射距离 当用绘制时 type = "dist.neighbours"，单元格将根据与它们最近的邻居的距离着色，这使我们可以直观地看到高维空间中不同要素之间的距离。...可视化预测：自定义SOM 在最后一个示例中，我们将对该type = mapping 图进行一些自定义， 以便我们可以同时表示实际球员位置和SOM的预测位置。我们将从可视化开始。 ?
标准SOM图可为网格单元的代表矢量创建这些饼图表示，其中半径对应于特定维度上的大小。...点击标题查阅往期内容 R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集 左右滑动查看更多 01 02 03 04 热图SOM 我们可以通过将每个球员分配到具有最接近该球员状态的代表向量来识别地图...“计数”类型的SOM根据球员数量创建了一个热图。...每个地图单元格的代表性矢量显示在右侧。左侧是根据其状态与这些代表向量的接近程度绘制的球员图表。 环形SOM 下一个示例是一种更改几何形状的方法。在为上述示例训练SOM时，我们使用了矩形网格。...，这使我们可以直观地看到高维空间中不同要素之间的距离。
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。...完整的内置colormap的列表见如下链接 https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html 2. aspect aspect用于指定热图的单元格的大小...，默认值为equal,此时单元格用于是一个方块，当设置为auto时，会根据画布的大小动态调整单元格的大小，用法如下 plt.imshow(data, aspect='auto') 输出结果如下 ?...4. origin orign参数指定绘制热图时的方向，默认值为upper, 此时热图的右上角为(0, 0), 当设置为lower时，热图的左下角为(0,0), 用法如下 plt.imshow(data...在绘制热图时，还可以结合xlim和ylim参数，来为热图的周围增加空隙，代码如下 plt.imshow(data) plt.xlim(-1, 5) plt.ylim(5, -1) plt.colorbar
单击感兴趣的单元格弹出一个散点图，显示浸润估计值与基因表达之间的关系。...单击热图上的单元格查看突变体与野生型肿瘤中免疫浸润分布的小提琴图（同一免疫细胞在同一癌症中经过两种方法计算的免疫浸润水平大致相同）。 (3) sCNA:免疫浸润与体细胞CNV间的关联....提交变量后，TIMER将进行cox回归分析，在热图中显示每个模型的标准化浸润系数。 点击下载JPG。 热图表的每个单元格都对应一个独立的Cox模型。单击显示相应免疫浸润和癌症类型的K-M曲线。...单击热图的单元格将显示基因的KM曲线。 (3) Gene_Mutation:基因突变状态间差异基因表达. 输入感兴趣的突变基因和基因列表。...提交后，热图显示每种肿瘤类型中每个基因差异表达的变化。 单击单元格显示小提琴图（A1CF在胶质瘤中的野生型TP53和突变的TP53的差异表达水平）。 (4) Gene_Corr:基因间相关性.
现在，首先要注意的是我们的输出是一个特征图。由于我们使用了1 x 1卷积，因此预测图的大小恰好是其之前的特征图的大小。...在YOLO v3（及其后代）中，解释此预测图的方式是每个单元格可以预测固定数量的边界框。 尽管在技术上描述特征图中一个单元的正确的术语是神经元，但称其为细胞使它在我们的上下文中更加直观。...这会强制输出值在0到1之间。为什么会这样呢？忍受我。 通常，YOLO不会预测边界框中心的绝对坐标。它预测的偏移量是： 相对于预测对象的网格单元的左上角。 通过特征图中的像元尺寸进行归一化，即1。...网络对输入图像进行下采样，直到第一检测层为止，在该检测层中，使用步幅为32的图层的特征图进行检测。此外，各层的上采样系数为2，并与具有相同特征图的先前图层的特征图连接大小。...现在在步幅为16的层上进行另一次检测。重复相同的上采样过程，并在步幅8的层上进行最终检测。 在每个尺度上，每个像元使用3个锚来预测3个边界框，使使用的锚总数为9。（不同尺度的锚是不同的） ?
由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据块大小进行修改。...代码1：用HCoIumnDescriptor将数据块限制调整为512KB 图1 配置代码 上述基于HBase的海量图片存储技术具有如下优点： (1)通过将图片属性信息与图片内容存储到一个大表中...在写数据时，首先对Value域进行校验和计算，并写入校验和域；然后，计算Key-Value字节数组总大小，如果不是8的整数倍，则在补白域存储一定数量的0x00字节，使之总大小为8的整数倍。...图3 HFile Cell的Key-Value改进存储结构 基于HBase的海量图片存储技术另一个问题是存储图片的大小受到数据块大小的限制。...解决思路是将超过数据块限制的文件进行切片，使每片大小小于数据块大小，然后将所有切片进行保存。需要设计一种机制来记录同一图片的所有切片，并记录切片的顺序，以便恢复图片数据。
在[6]中，当调整初始输入的大小以使分隔符区域更大时，获得了更好的结果。有一个大的接受域也是至关重要的，因为确定行和列分隔符的位置可能需要全局上下文。例如，始终左对到相同位置的文本表示列分隔符。...在网格池之后，同一网格元素内的所有像素共享相同的值，这允许信息在每个单元格内传播。随后的卷积允许信息在相邻的单元格之间传播。...•在第一行（可能是标题行）中，将非空白单元格与相邻的空白单元格合并。•在垂直对齐的文本之间具有连续的空白间隙的分割列。图8中显示了一些由启发式方法固定的示例表。...这些单元特征可以排列在具有N行和M列的网格中，形成特征图F_{cell}\in R^{N×M×512},然后通过三个重复的特征增强块来获得更广泛的上下文信息，并输入关系网络来预测相邻单元之间的关系。...图5和图4中的定性结果表明，论文的方法对于具有复杂结构、无边界单元格、大空白空间、空白或跨行单元格以及扭曲甚至弯曲形状的表格具有鲁棒性。
通过改变形态结构元素的大小和 diff 参数，能够生成具有不同难度级别的地图。 对于每张地图需要选择 2 个不同的位置：起点 (s) 和终点 (g)。...该选择同样是随意的，但这次必须确保 s 和 g 之间的欧几里得距离大于给定阈值（使实例具有挑战性）。 最后需要找到从 s 到 g 的最短路径。这是我们训练的目标。...然后可以通过从 s 开始并迭代地选择当前 8 邻域中得分最高的点来重建路径。一旦找到与 g 具有相同坐标的点，该过程就会结束。为了提高效率，我为此使用了双向搜索算法。...Sigma被选为核大小的五分之一(通常在高斯滤波器中)。在我们的例子中是20，地图大小是100。 在注入关于期望的轨迹起始和最终位置的有用信息的同时，我们还部分地保留了与过滤器位置不变性的一致性。...也就是说从 s 到 g 的轨迹不穿越任何障碍物（该值不考虑 1 个单元格的障碍物边缘约束）。 在有效样本上，真实路径与模型提供的解决方案之间的平均误差为 33 个单元格。
SUMPRODUCT函数接受的数组参数数量范围为1至255个，这些参数分别命名为array1、array2，等等，数组必须具有相同的大小（例如1×3和1×3，2×5和2×5，等等）。 3....示例：相同大小的两个或多个数组相乘，然后相加 SUMPRODUCT函数的基本用法是在其中输入以逗号分隔开的几个大小相同的单元格区域。SUMPRODUCT函数将相应的单元格相乘，然后将结果相加。...图6 示例：三个具有不同大小的单元格区域相乘，然后相加 如下图7所示，基于经济状态的概率（单元格区域B3:B5）、每支股票的权重（单元格区域C1:D1）以及单支股票收益估计来估算持有股票的预期收益，使用数组相乘操作来创建作为...图16：SUMIFS函数接受包含比较运算符和要处理的数值的单元格作为条件。本示例中，要求在两个日期之间的条件，单元格A2中包含大于等于某日期的条件，单元格B2中包含小于等于某日期的条件。 ?...图18：DSUM函数要求在单元格中放置比较运算符，没有SUMIFS函数那么灵活。 ? 图19：SUMPRODUCT函数要求将比较运算符直接放在数组和条件之间，以创建数组操作。
在这里，曲线(KDE)显示在分布图上的是近似的概率密度曲线。 与matplotlib中的直方图类似，在分布方面，我们也可以改变类别的数量，使图更容易理解。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。 我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图 在Seaborn中创建这个类型的图。...热图如下所示， ? 使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义，也可以改变颜色梯度，使最大值的颜色变深，最小值的颜色变浅。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。
例如，SGD 的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...卷积运算 (convolutional operation) 如下所示的两步数学运算： 对卷积过滤器和输入矩阵切片执行元素级乘法。（输入矩阵切片与卷积过滤器具有相同的等级和大小。）...边缘具有方向，表示将某项操作的结果（一个张量）作为一个操作数传递给另一项操作。可以使用 TensorBoard 直观呈现图。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...在特征工程过程中，您可能需要将这些字符串标识符编码为独热向量，向量的大小为 15000。
Grafana Heatmap（热图） Heatmap是Grafana的原生插件，Heatmap（热图）您可以查看一段时间内的直方图。要完全理解和使用此面板，您需要了解什么是直方图以及如何创建它们。...官方直方图示例： 上面的直方图向我们展示了几个时间序列的大多数值分布。我们可以很容易地看到大多数值落在240-300之间，峰值在260-280之间。直方图只是查看特定时间范围内的值分布。...因此，您看不到任何趋势或分布随时间的变化，这是热图变得有用的地方。 Heatmap 热图示例： 热图就像直方图，但是随着时间的推移，每个时间片代表自己的直方图。...不用单元格高度来表示频率，而是使用单元格并按存储桶中值的数量成比例地为单元格上色。...如果设置为 自动，则将根据面板的数据源类型选择绑定选项。 Size：Grafana使用“存储桶计数”和“大小”选项来计算热图中每个单元的大小。
例如，SGD的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...卷积运算 (convolutional operation) 如下所示的两步数学运算： 对卷积过滤器和输入矩阵切片执行元素级乘法。（输入矩阵切片与卷积过滤器具有相同的等级和大小。）...例如，在以下表示某个二元分类问题的图片中，决策边界是橙色类别和蓝色类别之间的分界线： 密集层 (dense layer) 与全连接层的含义相同。...边缘具有方向，表示将某项操作的结果（一个张量）作为一个操作数传递给另一项操作。可以使用 TensorBoard 直观呈现图。...在特征工程过程中，您可能需要将这些字符串标识符编码为独热向量，向量的大小为 15000。
图1 如果将所选单元格区域的顶部边框和右侧边框设置为白色，将底部边框和左侧边框的灰度增加50%，则可创建凸出效果。而要创建凹陷效果，则进行相反的设置即可。...图2 下面来增强图2所示工作表表格的显示效果： 1.设置边框颜色来模拟网格线，并使之具有3维效果。 2.增加行高和列宽，使各区域之间的分隔更明显。 设置后的效果如下图3所示。 ?...图3 使用单元格批注来显示帮助信息 利用Excel的批注功能，将要传递给用户的信息放置在批注中，当用户的鼠标放置在有批注的单元格上时，Excel就会自动显示相关的信息，如下图4所示。 ?...图4 在工作表中使用图形 可以在工作表中使用图形，来创建生动的界面效果，如下图5所示。 ? 图5 给图形指定宏，当单击该图形时执行相应的程序，实现特定的功能，从而创建自定义工具栏的效果。...同时，也可以指定图形的“大小和属性”，建立与所关联的单元格之间的关系。 在工作表中使用控件 可以在工作表中使用控件，作为调用代码的入口。如下图6所示，有两类控件：表单控件和ActiveX控件。 ?
它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成 以下是seaborn提供的一些功能: 一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据...用于可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 各类因变量线性回归模型的自动估计与作图 方便查看复杂数据集的整体结构 用于构建多图块网格的高级抽象，使您可以轻松地构建复杂的可视化 对matplotlib...Seaborn试图简化在不同的可视表示之间的切换，这些表示可以使用相同的面向数据集的API进行参数化。 之所以使用relplot()函数来命名，是因为它被设计成可视化许多不同的统计关系。...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。
通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下，相似年龄的人应该聚集在同一地区。...下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。...) ``` 值得注意的是，上面的热图显示了失业率与教育水平之间的反比关系。...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下，您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。
我们可以观察到当我们点击总海运费，也就是F8单元格的时候，在公示栏里显示的不是我们平时所看到的引用单元格的计算，而是是目的港费用+本地费，这个代表的可能就是使用了名称命名来进行计算。...我们通过公式中的追踪单元格，我们可以看到指向了非常多的单元格，说明虽然公式只有简单的目的港+本地费用，但是实际上在内部具有一整套计算逻辑。...我们打开名称管理器，可以看到既有表的内容引用，又有区域内容的引用，还有单元格的内容引用。同时在名称管理器计算中同时引用了其他区域数据名称。 ?...我们来看下这部分数据的引用。 ? 体积，实重引用的是单元格数据。 ? 而RT比这个是什么情况呢？1:1000这样的格式也能被直接用于运算吗？...在这份文件中，我们运用了表格名称，自定义名称，Power Query网抓，单元格自定义格式，下拉式列表框等Excel技巧，从而使得在计算单元格显示的公式从业务逻辑上进行简化展示。
SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。...每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 ? SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。...SOM网格中具有空节点的热图 在某些情况下，您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。...$unit.classi FUN=mean) # 热图创建 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。
热图是很常见的图形展示方式，在◾图形解读系列 | 给你5个示例，你能看懂常用热图使用吗？有详细描述。热图基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。...常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。...热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示，利用颜色变化来可视化比较数据。...当应用于数值矩阵时，热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小；若行为基因，列为样品，则是对应基因在对应样品的表达值；若行和列都为样品，展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。...注意：正因为热图应用如此之广，又可以表示很多种不同类型数据。解读热图时不要先入为主，直接就给其定性为表达热图、相关性热图；而是要想看图例、横轴、纵轴，结合图形标题一起解读。
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