如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...Keras提供了一个用于处理MNIST数据的API，因此我们可以在本例中跳过数据集的安装。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
今天我们介绍一篇论文《REACT: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》，它是来自谷歌研究院和普林斯顿大学的一组研究人员在探索了在语言模型中结合推理和行为的潜力后发布的结果...ReAct的目标就是在语言模型中复制这种协同作用，使它们能够以交错的方式生成推理步骤和特定于任务的操作。 ReAct如何工作的 ReAct提示大型语言模型为给定任务生成口头推理历史步骤和操作。...在问答和事实验证任务中，ReAct通过与简单的Wikipedia API交互，克服了推理中普遍存在的幻觉和错误传播问题。它生成了类似人类的解决任务的步骤，比没有推理痕迹的基线更容易解释。...推理和行动的重要性 研究人员还进行了消融实验，了解在不同任务中推理和行动的重要性。他们发现，ReAct的内部推理和外部行为的结合始终优于专注于推理或单独行动的基线。...通过在语言模型中结合推理和行为，已经证明了在一系列任务中的性能提高，以及增强的可解释性和可信度。随着人工智能的不断发展，推理和行为的整合将在创造更有能力和适应性的人工智能系统方面发挥关键作用。
在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。
快速的语义分割模型 SegNet放弃层信息来提速；ENet是一个轻量级网络，这些方法虽然快，但是性能差。 视频分割模型 视频中包含大量冗余信息，可利用减少计算量。...模型结构如下： 图片分为1,1/2,1/4这3个尺度分三路送到模型中。...对于每个分支的输出特征，首先会上采样二倍做输出，在训练的时候，会以ground truth的1/16,1/8,1/4来指导各个分支的训练，这样的辅助训练使得梯度优化更加平滑，便于训练收敛，随着每个分支学习能力的增强...这里采用Pruning filters for efficient convnets(可以查一下这篇论文)的方法，对于每个滤波器计算核权重的L1和，降序排序，删除权重值较小的。...模型压缩的结果如下： 可以看到mIoU降低的同时，推理时间170ms扔达不到实时要求。这表明只有模型压缩是不能得到良好分割结果且达到实时性能的。
6个网络架构的预训练权重可以在 Keras 中获得，参见https://keras.io/applications/?...辅助网络（与辅助分类分类器相连的分支）在推理时被丢弃。 值得注意的是，"这个网络架构的主要成果是提高网络内部计算资源的利用率"。...图 5: Inception-v3 网络架构 这个 CNN 有两个辅助网络（在推理时被丢弃）。...Inception 是这些成功经验的结晶（如对优化器、损失函数的改进，在辅助网络中对辅助层增加批量正则等等）。...它们之间的差别是 ResNeXt 在每个模块上增加了并行塔/分支、路径。上图总计有 32 个 tower。 有哪些创新？ 在一个模块中增加了并行塔的数量（基数）。
将要讨论的10个架构与相应的论文发布时间 6个网络架构的预训练权重可以在 Keras 中获得，参见https://keras.io/applications/?...这个 CNN 有两个辅助网络（在推断时被丢弃），网络结构基于论文中的图3 这个 22 层的网络架构有 5 M 参数，被称之为 Inception-v1 。...辅助网络（与辅助分类分类器相连的分支）在推理时被丢弃。 值得注意的是，”这个网络架构的主要成果是提高网络内部计算资源的利用率”。...and Pattern Recognition (CVPR) 5 Inception-v3 (2015) Inception-v3 网络架构 这个 CNN 有两个辅助网络（在推理时被丢弃）。...Inception 是这些成功经验的结晶（如对优化器、损失函数的改进，在辅助网络中对辅助层增加批量正则等等）。
2.人工智能基础 2.1人工智能的定义 人工智能，简称AI，是计算机科学的一个分支，它致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括语言理解、学习、推理、规划、感知、运动和操作。...1956年，在达特茅斯会议上，"人工智能"一词被首次提出，标志着AI作为一个研究领域的诞生。 第一次AI春天（1960s-1970s） 研究者们在问题求解、逻辑推理等方面取得了初步成功。...第二次AI春天（1990s-2000s） 机器学习算法，特别是支持向量机（SVM）和随机森林等，开始在复杂任务中取得成功。...医疗成像：分析X射线、MRI和其他图像，以辅助诊断。 安全监控：监控摄像头的视频流，以检测异常行为或事件。 4.3 数据挖掘 数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索模式的过程。...6.代码案例 在人工智能、机器学习和深度学习领域，代码案例通常涉及不同的库和框架，如Python的scikit-learn、TensorFlow、Keras和PyTorch。
我们训练模型以检测图像中的笑脸，然后使用MXNet模型服务器通过Web API将其托管以进行在线推理。...我们在SmileCNN存储库中创建了一个名为keras-mms的模型存档目录。...我们将保存的训练模型的符号和参数文件移动到keras-mms目录中，该目录用于在MXNet模型服务器上托管模型推理。 cp smileCNN_model- * ....这是只是个做来玩的模型，但它是可以有实际应用的应用程序。例如，为了确保你的同事在进入办公室时总是面带微笑，你可以在办公室前门上方添加一个网络摄像头，需要笑脸才能进入大楼！...：）（我认为，需要面带微笑才能离开大楼比较现实） 了解更多 Keras-MXNet的最新版本使用户以更高的速度训练大型模型，并以MXNet原生格式导出经过训练的模型，允许在多个平台上进行推理，包括MXNet
此外，可逆信息被进一步引入到所提出的PGI中。所提出的新架构在推理过程中不需要额外的连接，因此可以充分保留速度、参数量和准确性的优势。...然而，辅助监督机制通常只适用于大型模型，因此当它应用于轻量级模型时，很容易引起参数化不足的现象，从而使性能变差。...PGI主要包括三个部分，即（1）主分支、（2）辅助可逆分支和（3）多级辅助信息。从图（d）中，我们可以看到PGI的推理过程只使用主分支，因此不需要任何额外的推理成本。...对于多级辅助信息，它是为了处理深度监督引起的误差积累问题而设计的，特别是对于多预测分支的架构和轻量级模型。 辅助可逆支路 在PGI中，我们提出了辅助可逆分支来生成可靠的梯度并更新网络参数。...我们提出通过引入可逆结构来维护完整信息，但在可逆结构中添加主分支将消耗大量的推理成本。我们分析了上图（b）的架构，发现当添加从深层到浅层的额外连接时，推理时间将增加20%。
本文将DynamicDet架构引入作为设计可逆分支的基础。此外，可逆信息还进一步引入到提出的PGI中。提出的新架构在推理过程中不需要额外的连接，因此能充分保留速度、参数数量和准确性的优势。...从图 3（d）中可见，PGI 的推理过程只使用主分支，因此不需要额外的推理成本。至于另外两个组件，它们用于解决或减缓深度学习方法中的几个重要问题。...辅助可逆分支 在 PGI 中，我们提出了辅助可逆分支以生成可靠的梯度并更新网络参数。...我们通过引入可逆架构来保持完整信息，但是将主分支添加到可逆架构中将消耗大量推理成本。我们分析了图 3（b）的架构，发现当添加从深层到浅层的附加连接时，推理时间将增加 20%。...最后，由于辅助可逆分支可以在推理阶段移除，因此可以保留原始网络的推理能力。我们还可以在 PGI 中选择任何可逆架构来担当辅助可逆分支的角色。
- 始终为模型获得最佳性能。 在基准测试中，发现JAX通常在GPU、TPU和CPU上提供最佳的训练和推理性能，但结果因模型而异，因为非XLA TensorFlow在GPU上偶尔会更快。...Keras架构 下面，我们来稍稍理解一下Keras的机制和架构。 在Keras中，Sequential 和 Model 类是模型构建的核心，为组装层和定义计算图提供了一个框架。...相比于Sequential，可以允许更复杂的架构。 连接灵活性：Model类可以处理具有分支、多个输入和输出以及共享层的模型，使其适用于简单前馈网络以外的广泛应用。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。...Model 类和 Sequential类都依赖于以下机制： 层注册：在这些模型中添加层时，层会在内部注册，其参数也会添加到模型的参数列表中。
CAE-GReaT站在先进图推理变换器的基础上，并采用内部辅助卷积分支来丰富局部特征表示。此外，为了降低图推理中的计算成本，我们还提出了一种高效的信息扩散策略。...与现有的ViT模型相比，CAE-GReaT不仅具有目标交互模式的优势（通过图推理分支），而且可以通过辅助卷积分支捕获细粒度的异构特征表示。...与现有的ViT模型和CNNs模型相比，CAE-GReaT不仅具有目标交互模式的优势（通过图推理分支），而且可以学习细粒度的异构特征表示（通过辅助卷积分支）。...基于这些观察，为了平衡分割准确性和模型复杂性，我们在以下实验中设置L = 8。 4.3.5 CAB的有效性 CAE-GReaT层主要由两个分支组成：高效的图推理分支和辅助卷积分支。...在这个消融研究中，我们探索了卷积辅助分支的有效性。结果在表4中显示。我们可以观察到，实现高效图推理分支和卷积辅助分支可以分别将mIoU提高1.1%和0.4%。
通过这种训练策略，源自的辅助分支的引导信息可以被有效的嵌入到Anchor-free分支。在推理阶段，辅助分支将被移除掉。也就是说，AAT策略属于"赠品"，加量不加价的那种。...Self-distillation 在YOLOv6早期版本中，自蒸馏仅在大模型中得到应用，采用的普通KL散度蒸馏。...在训练的早期，源自老师模型的软标签更易于学习；而在训练的后期，学生模型从硬标签中受益更多。...因此，作者针对小模型设计了一种DLD(Decoupled Localization Distillation)以提升性能且不影响推理速度。具体来说，在小模型中插入一个增强版回归分支作为辅助。...在自蒸馏阶段，小模型受普通回归分支与增强回归分支加持，老师模型近使用辅助分支。需要注意：普通分支仅采用硬标签进行训练，而辅助分支则用硬标签与源自老师模型的软标签进行训练。
现有的实时语义分割模型，无论是基于编码器-解码器还是多分支架构，都受到多路径块使用的阻碍，这限制了模型的推理速度。与这些模型不同，我们的RDRNet在训练过程中采用多路径块以确保其学习能力。...在训练阶段，一个辅助分割头提供了一个额外的损失函数，有助于模型全面学习数据特征。值得注意的是，由于辅助分割头在推理阶段不被使用，因此它不会影响模型的推理速度和效率。...深度监督 先前的研究[6]-[8]已经证明，在模型训练阶段引入辅助分割头可以在不增加额外推理成本的情况下提升分割性能。...在RDRNet中，我们在训练过程中使用了一个额外的辅助分割头，该分割头在测试过程中被移除。如图2所示，这个辅助分割头位于RDRNet第4阶段双侧融合之后，从细节分支接收特征。...模型经过前向传播后，总损失可以表示为： 其中，和分别代表正常损失和辅助损失，表示辅助损失的权重系数，在RDRNet中设置为0.4。
但是做分支的时候，存在一个问题，多分支结构能显著提高模型性能，但是又会最终导致模型在推理时速度变慢且还非常耗内存，这非常不利于实际场景的应用。 速度变慢好理解的，因为结构复杂运算多了，就慢了。...模块重参数化 下图B单路卷积就一条路，走自己的路谁都不用管，就一倍显存。下图A多分支结构，将导致模型推理时速度变慢且还非常耗内存。 在训练过程中将一个整体模块分割为多个相同或不同的模块分支。...在推理过程中将多个分支集成到完全等价的模块（RepConv）。 减少参数数量，加快推理速度，更加省内存。...目的是在推理阶段将批归一化的均值和方差整合到卷积层的偏差和权重中。 YOLOR中的隐式知识结合卷积特征映射的加乘方式：在推断阶段通过预计算，可以将YOLOR中的隐式知识简化为一个向量。...该向量可以与前一层或后续卷积层的偏差和权值相结合。 EMA模型：EMA是mean teacher中使用的一种技术，在本文的系统中，纯粹使用EMA模型作为最终的推理模型。
测试时的域自适应旨在使用几张 未标注 的图像将源域上训练的模型适应到未见过的目标域。新兴研究表明，标签和域信息分别嵌入在权重矩阵和批量归一化（BN）层中。...作者的目标是使用辅助分支适应域并为主任务提供后续推理时的益处。作者的方法在推理时的计算成本与辅助分支相同，因为辅助分支可以在适应后完全丢弃。...然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。...在本工作中，作者并不打算设计新的自监督学习方法，而是采用现有的方法，例如BYOL。在适应目标域后，辅助分支可以被丢弃，只有原始网络，例如ResNet，用于推理。...然后，适应模型可以在这个域的所有测试样本上进行推理，并丢弃辅助分支以保留计算成本。 Experiments 数据集和评估指标。
作者将这些任务（传统上用于研究人类的推理和决策能力）应用于OpenAI的生成预训练变换器模型家族。结果显示，随着模型在规模和语言能力上的扩展，它们越来越多地显示出类似人类的直觉型思维和相关的认知错误。...这一模式随着ChatGPT模型的引入而显著转变，这些模型倾向于正确响应，避免了任务中设置的陷阱。ChatGPT-3.5和4都利用输入输出上下文窗口进行思维链推理。...在这项工作中，作者旨在探索OpenAI的生成预训练变换器（GPT）模型家族的推理能力，同时揭示它们认知过程的复杂性。在人类研究中，经常区分两大类推理或更广泛的认知过程：系统1和系统2。...这类回答在早期模型中的比例低于5%，而在GPT-3-curie中增加到了21%，并且在GPT-3-davinci系列中增加到了70%–90%，这一比例远高于人类观察到的比例（55%）。...在人类中，直觉性但不正确的回应被解释为系统1推理的证据以及未能启用系统2的失败，但它们也可能源自有意的——尽管是错误的——系统2推理。LLMs回应背后的生成过程则不那么含糊。
它以速度和可转性以及在卷积神经网络建模中的适用性而闻名。Caffe可以每天处理超过六千万张图像，只需单个NVIDIA K40 GPU，其中 1毫秒/图像用于推理，4毫秒/图像用于学习。...因此，如果有一个与图像分类或序列模型相关的项目，可以从Keras开始，很快便可以构建出一个工作模型。Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用Tf.keras构建模型。...那么旷视的天元则在兼具了双方特性的过程中，找到了一个的平衡点。天元是一个训练和推理在同一个框架、同一个体系内完整支持的设计。...这极大地简化了算法开发流程，实现速度和精度的无损迁移。与此同时，天元在模型部署时还能够自动优化模型，自动帮助开发者删除冗余代码。...灵活高效：在部署方面，天元拥有多平台多设备适应能力，其内置算子能够在推理或生产环境中充分利用多核优势，灵活调用设备算力，十分适用于大模型算法训练。
这些方法不仅能提升模型的运行效率，还能帮助开发者在实际应用中获得更好的性能体验。本文涵盖了模型复杂度、硬件性能优化、以及各种工具和技术的详细介绍。...引言 深度学习模型在推理阶段的速度往往决定了其在实际应用中的表现。尤其是在实时应用场景中，如自动驾驶、实时翻译、智能监控等，推理速度至关重要。...详细介绍 模型推理速度慢 模型复杂度的影响 模型复杂度是影响推理速度的重要因素之一。过于复杂的模型在推理时需要更多的计算资源，从而导致速度变慢。...使用ONNX可以将模型导出到其他高效的推理引擎中运行，从而提升性能。...在实际应用中，合理配置和优化是提升模型性能的关键。
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