文章目录 1. nn模块 2. torch.optim 优化器 3. 自定义nn模块 4. 权重共享 参考 http://pytorch123.com/ 1. nn模块 import torch N, D_in, Hidden_size, D_out = 64, 1000, 100, 10 torch.nn.Sequential 建立模型,跟 keras 很像 x = torch.randn(N, D_in) y = torch.randn(N, D_out) model = torch.nn.Sequ
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年,对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法,它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用,但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域,研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。
原标题:CNN Training Loop Refactoring - Simultaneous Hyperparameter Testing
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现,人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
来源:Deephub Imba本文约1400字,建议阅读15分钟在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Customer_Name':
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。
AutoEncoder 作为神经网络里的一类模型,采用无监督学习的方式对高维数据进行特征提取和特征表示,其目的是重构输入(最小化输入和输出之间的差异),而不是在给定输入的情况下预测目标值。
摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技术关键点,最后进行展望和总结。
神经网络有许多影响模型性能的超参数。一个最基本的超参数是学习率(LR),它决定了在训练步骤之间模型权重的变化程度。在最简单的情况下,LR值是0到1之间的固定值。
摘要:R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL,但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言,而 Python Pandas
导数在大学的时候还是学过的,虽然概念很简单,但是过了这么多年几乎也都忘了,连数学符号都不记得了,在复习之后才理解:就是表示数据变化的快慢,是变化率的概念,比如重力加速度,表示你自由落体之后每秒速度的增量。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
对DataFrame对象中的某些行或列,或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作,我们无需利用低效笨拙的循环,DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法,apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的,而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。
最近MIT发布的julia 1.0.0版,据传整合了C、Python、R等诸多语言特色,是数据科学领域又一把顶级利器。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
其实我们仔细看一下场景1和场景2,它们之间是个逆过程,场景1是从Python获取数据传递到Power BI,而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据,用python来处理。
爬虫请求解析后的数据,需要保存下来,才能进行下一步的处理,一般保存数据的方式有如下几种:
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
关于技术框架,一个有趣的事情是,从一开始,似乎总是被各种选择。但是随着时间的推移,比赛将演变为只剩下两个强有力的竞争者。例如“ PC vs Mac”,“ iOS vs Android”,“ React.js vs Vue.js”等。现在,在机器学习中拥有“ PyTorch vs TensorFlow”。
pip install gym或者pip install openai gym找不到make函数,通过gym.file 查看模块文件路径,避免因为文件名命名错误导致加载错误的模块
以前大学时候,学EXCEL看到N多大神利用excel画图,觉得很不可思议。今个学了一个来月python,膨胀了就想用excel画图。当然,其实用画图这个词不甚严谨,实际上是利用opencv遍历每一个像素的rgb值,再将其转化为16进制,最后调用openpyxl进行填充即可。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮,我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
在本文中,我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API,它提供了一套强大的工具,用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx,您可以轻松地进行图分析和处理。
pdfplumber 是一个开源的 python 工具库 ,它可以轻松的获取 PDF 文本内容、标题、表格、尺寸等各种信息,今天来介绍如何使用它来提取 PDF 中的表格。
import numpy as np 目标 使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播 层次构建 全连接层 正向传播 正向传播的公式为:$Y = f(W \times X + b)$,其中,Y为输出,W为权值,b为偏置 反向传播 对于反向传播,已知上一层传回的梯度为dY,对应的反向传播公式为: $$dX = (W^{T} \times dY) \cdot f'(Y)$$ $$dW = \cfrac{1}{m} dY \times X^{T}$$ $$db = \cfrac{1}{m} \sum dY
作为一个初学者,我发现自己学了很多,却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章,我就按照他的方法,给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异,并正确使用它们了。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
由于低信噪比和非平稳的价格分布,预测未来股票价格走势是一件十分困难的事。现在流行的机器学习算法通常会给你带来不怎么满意的结果。
python是一门优秀的编程语言,而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析,主要包括numpy,scipy,pandas,matplotlib,scikit-learn等等诸多强大的模块,在结合上ipython交互工具 ,以及python强大的爬虫数据获取能力,字符串处理能力,让python成为完整的数据分析工具。
那么今天小编就来跟大家一起掰次掰次如何在R里面reverse一个字符串。那么颠倒一个字符串究竟有什么用呢?除了酷炫以外。当然是有用的,例如我们手上如果有一个DNA序列,我们如何去获取它的反向互补序列。今天我们先来解决反向的问题,下一次我们在来解决互补的问题。下面给大家介绍5种不同的方法。
导读:本文要介绍的这些技法,会用Python读入各种格式的数据,并存入关系数据库或NoSQL数据库。
from torch.optim import Adam from torch.utils.data import DataLoader from dataset.wiki_dataset import BERTDataset from models.bert_model import * import tqdm import pandas as pd import numpy as np import os config = {} #训练集 config["train_corpus_path"] =
常用的方式 常用的读写Excel的库: pandas openpyxl xlrd/xlwt/xlutils 使用它们都能够达到读写Excel的目的,但它们的侧重点又略有不同。 具体如下: pandas:数据处理最常用的分析库之一,可以读取各种各样格式的数据文件,一般输出dataframe格式,功能强大 openpyxl:主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd库:从excel中读取数据,支持xls、xlsx xlwt库:对excel进行修改操作,不支持对xlsx格式的修改 xlutils库:
在Hadoop 多文件输出MultipleOutputFormat中介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的值将属于不同的类型的记录写到不同的文件中。在这里面用到了MultipleOutputFormat这个类。
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目标检测是计算机视觉中一个非常流行的任务,在这个任务中,给定一个图像,你预测图像中物体的包围盒(通常是矩形的) ,并且识别物体的类型。在这个图像中可能有多个对象,而且现在有各种先进的技术和框架来解决这个问题,例如 Faster-RCNN 和 YOLOv3。
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
数据科学是当今数字时代中的一个重要领域,而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas,它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。
本文是笔者在学习cycleGAN的代码时,发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略,遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作,也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样,很难有某种可视化工具来完成此项工作,常常需要编程才能实现。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
在2021年1月,OpenAI宣布了两个新模型:DALL-E和CLIP,它们都是以某种方式连接文本和图像的多模态模型。CLIP全称是Contrastive Language–Image Pre-training,一种基于对比文本-图像对的预训练方法。为什么要介绍CLIP呢?因为现在大火得Stable Diffusion 并不是单一模型,而是多个模型组成。其中会用到一个 Text encoder 将用户的文本输入进行编码,这个 text encoder 就是 CLIP 模型中 text encoder
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时,将初始lr设置为lr。
前几天在帮助粉丝解决问题的时候,遇到一个简单的小需求,这里拿出来跟大家一起分享,后面再次遇到的时候,可以从这里得到灵感。
由于LLM的发展, 很多的数据集都是以DF的形式发布的,所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制,它们的行为就会很奇怪。
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