比如，在自然语言处理中，不同词义的编码向量可能会被设计为相互正交，以减少歧义。...在本节中，我们将深入探讨动态路由算法的数学原理。 软路由与硬路由 在动态路由算法中，存在两种主要类型：软路由和硬路由。...数学上，软路由可以表示为： [ \text{输出向量} = \sum_{i} c_i \mathbf{v}_i ] 其中 ( c_i ) 是权重系数，通常通过“注意力机制”或“聚合算法”来确定。...10个底层胶囊和6个上层胶囊 # 更新路由权重 c = F.softmax(b, dim=1) 损失函数与优化 在动态路由算法中，损失函数通常涉及到多个方面，包括但不限于向量模长的损失、分类准确性损失以及路由稳定性损失...损失函数设计 胶囊网络的损失函数通常是一个组合损失，包括Reconstruction Loss（重建损失）和Margin Loss（边缘损失）。
作为一个旨在加速 3D 深度学习研究的 PyTorch 库，Kaolin 为用于深度学习系统中的可微 3D 模块提供了高效的实现。...此外，Kaolin 库还支持一系列用于无缝衔接评价（seamless evaluation）的损失函数和评价度量，并提供可视化功能来渲染 3D 效果。...安装步骤 英伟达推荐用户在虚拟环境中安装 Kaolin 库（如利用 conda 或 virtualenv 创建的虚拟环境）。...注意，设置文件并不能自动安装这两种依赖。 conda install numpy 然后安装 Pytorch，这样就可以安装 Kaolin 库了。...https://arxiv.org/abs/1904.01786) Neural 3D Mesh Renderer (https://arxiv.org/abs/1711.07566) 度量：实现的度量和损失函数如下
我们将使用Kaggle的“恶意评论分类挑战”来衡量BERT在多标签文本分类中的表现。 在本次竞赛中，我们将尝试构建一个能够将给文本片段分配给同恶评类别的模型。...input_ids：标记化文本的数字id列表 input_mask：对于真实标记将设置为1，对于填充标记将设置为0 segment_ids：对于我们的情况，这将被设置为全1的列表 label_ids：文本的...（BCEWithLogitsLoss），取代用于多元分类的vanilla交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。...因为有机会使用多个GPU，所以我们将Pytorch模型封装在DataParallel模块中，这使我们能够在所有可用的GPU上进行训练。...，默认设置为0.5。
我们不对硬目标类别（正确类别的 one-hot 编码）使用交叉熵来进行训练，而是对软目标类别（教师网络的概率）执行交叉熵，从而将教师网络的知识迁移到学生网络。这样训练损失函数就变成了： ?...该损失函数具备更丰富的训练信号，因为软目标类别比单个硬目标类别提供更多约束。 为了进一步揭示类别分布的多样性，Hinton 等人提出了 softmax-temperature： ?...在训练过程中对教师网络和学生网络使用同样的温度参数，进而为每一个训练样本提供更多信号。在推断时，T 被设置为 1，恢复标准的 Softmax 函数。...PyTorch 动手实践：压缩 BERT Hugging Face 研究者想利用知识蒸馏压缩大型语言模型。对于蒸馏，研究者使用 KL 散度作为损失函数，因为最优化过程与交叉熵是等价的： ?...因此，他们假设在语言建模设置中，输出空间（词汇）要比下游任务输出空间的维度大得多。而在 L2 损失中，logit 可能会相互抵消。
本系统还自带基于 beetl 代码生成器功能，开发者只需要输入类名（如 Student）和类备注（如学生），运行 main 函数即可自动生成后端的所有 MVC 结构代码，无需开发增删改查的 API 接口...JDK：Java 的开发环境，使用版本为 17.0.5。 Maven：后端项目的打包工具，使用版本为 3.6.2。 NodeJs：前端项目的开发环境，使用版本为 16.13.0。...支持用户自助注册，注册后默认角色为学生，如下图所示。 登录成功后，主界面如下图所示。 ---- 四、学生端功能 学生可进入学业自评模块，对自己的学业进行自评，如下图所示。...在任何情况下，对于因使用或无法使用本软件而导致的任何难以合理预估的损失（包括但不仅限于商业利润损失、业务中断与业务信息丢失），作者概不承担任何责任。...在任何情况下，对于因使用或无法使用本软件而导致的任何难以合理预估的损失（包括但不仅限于商业利润损失、业务中断与业务信息丢失），作者概不承担任何责任。
第 1 节“PyTorch 简介”介绍了 PyTorch 的基本技术细节，如 Tensor、基本操作句法，还包括 Torch Tensor 与 Numpy 数组之间的转换、CUDA Tensor 等基础知识...第 2 节介绍了 PyTorch 中用于微分的包——Autograd。它是 PyTorch 神经网络的核心，为张量的所有操作提供了自动微分。为了更加直观地理解与之相关的术语，教程还给出了一些例子。...教程使用了 CIFAR10 数据集，将训练步骤分为 5 步： 载入 CIFAR10 并将其标准化； 定义一个卷积神经网络； 定义损失函数和优化器； 训练网络； 在测试集上测试网络 ?...此外，这一节还讲解了如何在 GPU 上训练神经网络。 如果想进一步加速训练过程，还可以选修第 5 节——数据并行，学习如何在多个 GPU 上训练网络。...在这一教程中，每个小节都有 GoogleColab 链接，可以让学习者实时运行代码，获取实战经验。 ? 如果想在本地运行文件，还可以下载 Notebook。 ?
此处的批量大小为100。 ? 因此，我们根据需要从卷积运算中获得了输出，并且我掌握了有关如何在我设计的任何神经网络中使用此层的足够信息。...在进行验证之前，我们使 用来将模型设置为评估模式。model.eval().请注意，我们不会在评估模 式下反向传播损失。...到目前为止，我们已经讨论了如何用于 nn.Module创建网络以及如何在Pytorch中使用自定义数据集和数据加载器。因此，让我们谈谈损失函数和优化器的各种可用选项。...损失函数 Pytorch为我们提供了 最常见任务（例如分类和回归）的各种 损失函数。...您可以像以前一样使用此自定义损失。但是请注意，由于这次我们将其定义为函数，因此我们并未使用准则实例化损失。 ?
2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。...4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？ 这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。...常见错误 2: 忘记为网络设置 train/eval 模式 为什么PyTorch关注我们是训练还是评估模型？最大的原因是dropout。这项技术在训练中随机去除神经元。...在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码 —— 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。...在test函数内部，我们将模式设置为eval!这意味着，如果我们在训练过程中调用了test函数，我们就会进eval模式，直到下一次train函数被调用。
以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...=['accuracy']) 批量归一化 介绍批量归一化（Batch Normalization）的概念和优势，以及如何在神经网络中应用它来加速训练和提高性能。...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。
如何在少于250行、带注释的训练代码（具有分布式和FP16选项）中提取3k+行竞争代码 如何在云实例上以不到20美元的价格训练该模型，或者仅使用教程提供的开源预训练模型 随教程赠送的预训练模型 https...在对话设置中，模型将必须使用几种类型的上下文来生成输出序列： 一或几个角色的句子， 对话的历史记录，至少包含用户的最后一次讲话， 自从逐字生成输出序列开始，已经生成的输出序列的标记。...这个简单的设置有两个问题：transformer不能区分颜色也不能区分位置。...这些特殊令牌方法分别将我们的五个特殊令牌添加到令牌生成器的词汇表中，并在模型中创建五个附加嵌入。 现在，从角色，历史记录和回复上下文开始构建输入序列所需的一切都有了。一个简单的示例： ?...多任务损失 现在，我们已经初始化了预训练模型并建立了训练输入，剩下的就是选择在优化过程中要优化的损失。 下一句预测目标是BERT预训练的一部分。
可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。 在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1....让我们看看如何在 PyTorch 中编写用于逻辑回归的自定义模型。第一步是用模型名称定义一个类。这个类应该派生torch.nn.Module。...model=Logistic_Reg_model(n_features) 现在，需要定义损失函数和优化算法。在 Pytorch 中，可以通过简单的步骤选择并导入所需的损失函数和优化算法。...我们需要为此使用适当的激活函数。 对于优化器，选择 SGD 或随机梯度下降。SGD 算法，通常用作优化器。还有其他优化器，如 Adam、lars 等。 优化算法有一个称为学习率的参数。...接下来，计算损失。当loss.backward()被调用时，它计算损失相对于（层的）权重的梯度。然后通过调用optimizer.step()更新权重。之后，必须为下一次迭代清空权重。
讲解Focal Loss的Pytorch实现Focal Loss（焦点损失）是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测和图像分割任务。...本文将详细介绍如何在PyTorch中实现Focal Loss。...在类的初始化函数中，我们设置了两个参数gamma和alpha，分别用于调整易分类样本的权重和平衡正负样本的权重。 类的前向传播函数forward接收两个输入参数：inputs和targets。...在PyTorch中，我们可以通过自定义损失函数类的方式实现Focal Loss，并将其应用于模型的训练过程中。...在交叉熵损失函数中，可以通过设置权重来实现。样本重采样：通过重新采样数据集，例如欠采样、过采样或生成合成样本等方法，使得类别之间的样本比例更加平衡。
与之对等的 PyTorch 代码也可以写成以下五行： 在 loss.backward() 运算期间，为每个参数计算梯度，并将其存储在与每个参数相关联的张量——parameter.grad 中。...我们也需要分配损失标准计算，计算损失并进行反向传播。 幸而，张航开源了一个名为 PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包，它包含了这些定制的并行化功能。...DataParallelCriterion 容器封装了损失函数，并把 n_gpu 张量元组和目标标签张量作为输入。...它在每个 GPU 上并行计算损失函数，像 DataParallel 分割模型输入一样分割目标标签张量。...以下是你可能会遇到的两个特定案例的解决办法： 你的模型输出几个张量：你可能想分解它们：output_1, output_2 = zip(*predictions) 有时候你并不想使用并行损失函数：收集
在深度学习中，训练神经网络的核心是优化损失函数，即调整网络参数以最小化损失。...这一过程需要计算损失函数相对于网络参数的梯度，自动微分在这里发挥着关键作用。 以一个简单的线性回归模型为例，模型的目标是找到一组参数，使得模型的预测尽可能接近实际数据。...在这个过程中，自动微分帮助我们有效地计算损失函数关于参数的梯度，进而通过梯度下降法更新参数。...当设置为 True 时，PyTorch 会跟踪在该 Tensor 上的所有操作，并自动计算梯度。...反向传播的基础 反向传播算法的目的是计算损失函数相对于网络参数的梯度。在 PyTorch 中，这通常通过在损失函数上调用 .backward() 方法实现。
本文全面探讨了词在自然语言处理（NLP）中的多维角色。从词的基础概念、形态和词性，到词语处理技术如规范化、切分和词性还原，文章深入解析了每一个环节的技术细节和应用背景。...特别关注了词在多语言环境和具体NLP任务，如文本分类和机器翻译中的应用。文章通过Python和PyTorch代码示例，展示了如何在实际应用中实施这些技术。 关注TechLead，分享AI全维度知识。...语音识别和生成: 词在语音识别和文本到语音（TTS）系统中也扮演着关键角色。准确地识别和生成词是这些系统成功的关键。...lstm_out = lstm_out[:, -1, :] output = self.fc(lstm_out) return output # 初始化模型、损失函数和优化器...在这一节中，我们将重点介绍序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用，并讨论词如何在这一过程中发挥作用。
在该算法中根据损失函数相对于给定参数的梯度来对参数（模型权重）进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 实现了一个名为 torch.autograd的内置反向自动微分引擎。...在创建张量时，如果设置 requires_grad 为Ture，那么 Pytorch 就知道需要对该张量进行自动求导。...2.3.1 示例代码 考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b，以及一些损失函数。...因此，我们需要计算关于这些变量的损失函数的梯度。为了做到这一点，我们设置了这些张量的requires_grad属性。...该对象知道如何在前向计算函数，以及如何在反向传播步骤中计算其导数。对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。
比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。 ...通过 Anaconda 安装的应用程序包位于安装目录下的 /pkg 文件夹中，如笔者的目录即为 /home/xxx/anaconda3/pkgs/ ，用户可以在其中查看 conda 安装的 cudatoolkit...函数( Pytorch 1.1.0, Line 24)中.这里主要介绍 Linux 环境下的 cuda 版本的确认过程，关于 Windows 环境下多版本 cuda 的使用可以参考上述文件中的具体实现.../usr/local/cuda 实际上是一个软连接文件，当其存在时一般被设置为指向系统中某一个版本的 cuda 文件夹。...如笔者使用的服务器中，上述固定的 /usr/local/cuda 路径即指向一个较老的 cuda-8.0 版本的目录。 ?
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 ?...目前有各种类型的鲁棒损失（如 MAE），对于特定问题，可能需要测试各种损失。 所以，这篇论文引入一个泛化的损失函数，其鲁棒性可以改变，并且可以在训练网络的同时训练这个超参数，以提升网络性能。...可以得出以下有关损失及其导数的推论： ? 1. 当 x、α和c>0时，损失函数是光滑的，因此适合于基于梯度的优化； 2. 损失函数总是在原点为零，并且在| x |>0时单调增加。...使用的代码在 Jon Barron 的 GitHub 项目「robust_loss_pytorch」中稍加修改。此外还创建了一个动画来描述随着迭代次数的增加，自适应损失如何找到最佳拟合线。...这是一般的情况，但如果使用损失函数的自适应版本，会发生什么呢？调用自适应损失模块，并初始化α，让α在每个迭代步骤中自适应。
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 ---- ?...目前有各种类型的鲁棒损失（如 MAE），对于特定问题，可能需要测试各种损失。 所以，这篇论文引入一个泛化的损失函数，其鲁棒性可以改变，并且可以在训练网络的同时训练这个超参数，以提升网络性能。...可以得出以下有关损失及其导数的推论： ? 1. 当 x、α和c>0时，损失函数是光滑的，因此适合于基于梯度的优化； 2. 损失函数总是在原点为零，并且在| x |>0时单调增加。...使用的代码在 Jon Barron 的 GitHub 项目「robust_loss_pytorch」中稍加修改。此外还创建了一个动画来描述随着迭代次数的增加，自适应损失如何找到最佳拟合线。...这是一般的情况，但如果使用损失函数的自适应版本，会发生什么呢？调用自适应损失模块，并初始化α，让α在每个迭代步骤中自适应。
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