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【深度学习实验】线性模型（一）：使用NumPy实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

一、实验介绍 使用Numpy实现 线性模型搭建 构造损失函数 计算损失值 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....然而，线性模型也有一些限制，例如对非线性关系的建模能力较弱。在处理复杂的问题时，可以通过引入非线性特征转换或使用核函数进行扩展，以提高线性模型的性能。...定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...定义损失函数loss_function 该函数接受目标值y和模型预测值prediction，计算均方误差损失。...，计算了模型在训练集上的均方误差损失，没有使用优化算法进行模型参数的更新。

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    【深度学习实验】线性模型（三）：使用Pytorch实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

    一、实验介绍 使用Pytorch实现 线性模型搭建 构造损失函数 计算损失值 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....然而，线性模型也有一些限制，例如对非线性关系的建模能力较弱。在处理复杂的问题时，可以通过引入非线性特征转换或使用核函数进行扩展，以提高线性模型的性能。...定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...使用 loss_function 计算预测结果与真实标签之间的损失，得到损失张量 loss。 打印了每个样本的损失值。...，计算了模型在训练集上的均方误差损失，没有使用优化算法进行模型参数的更新。

    13110

    【图像分割模型】以RNN形式做CRF后处理—CRFasRNN

    因此，我们可以通过历史天气计算出下图中各个状态之间的传递概率。...简单来说，就是把环境对物体的作用进行集体处理，然后用平均作用效果代替单个作用效果的加和的方法。...其中，第一项通常为CNN的分割结果，第二项为平滑项（后处理）。此时，最小化能量函数就能得到当前图片下最可能的标注组合。 这个过程可以通过下图所示的方式分解为一系列的CNN层： ?...那么，如果用一个FCN模型完成第一阶段的分割任务，用RNN形式的CRF完成第二阶段的后处理（CRF-RNN），则可以搭建如下形式的端到端分割网络结构模型： ?...总结 本文我们了解了上下文信息整合的CRF方法，并将其以RNN的形式实现。作为平滑后处理，CRF能够大幅提升分割的效果。尽管空洞卷积和CRF都能够整合上下文信息，但是目标的尺度问题它们却没有着重考虑。

    1.5K20

    如何制定云计算方案：以应用丈量已知改变

    定义云计算的说法有很多，在此我们从狭、广两层来简单阐述：“狭义云计算”指IT基础设施的交付和使用模式，是通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。...而“广义云计算”指服务的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务，简单理解为：服务运营模式。 所谓真正的云计算，它是IT基础设施的交付和使用模式。...我们需要能够提供按需扩展的处理性能，满足云计算扩展的需要，全局化的定位机制，也让我们这样一个云的IDC能够提供备份服务。总之，云计算方案都是围绕按需扩展的需求而制定的。...88.1%的人关心性能问题，由于太多用户共享，如何保证我的性能？另外，有84.1%的人关心其可用性，当平台出问题时，如何保证数据不丢失。...当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

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    以动制动 | Transformer 如何处理动态输入尺寸

    不过源码只把这一方法用于微调模型时，加载和微调模型输入尺寸不同的预训练模型权重。...下面一个例子，展示了在 MMClassification 中使用 ViT 模型处理不同尺寸输入的流程： import torch from mmcls.models import build_backbone...build_backbone(cfg) inputs = torch.rand(1, 3, 224, 224) patch_embed, cls_token = vit_model(inputs)[-1] # 获取模型最后一层输出...为了便于理解 mask 的生成方式，我们以一个更小的特征图（4x4）及更小的窗口大小（2x2）为例，如下图所示，对特征图进行分窗，生成了 9 个窗口，对特征图进行偏移，并组合部分分窗后，生成了 4 个用于计算的分窗...这里，我们以 attention_masks[1] 为例，其为一个 4 * 4 的矩阵，其中第 1 行只有第 1 列和第 3 列为白色，表示计算特征 ① 的注意力时，只考虑 ① 和 ③ 特征。

    2.6K40

    Go语言并发模型：以并行处理MD5为例

    简介 Go语言的并发原语允许开发者以类似于 Unix Pipe 的方式构建数据流水线 (data pipelines)，数据流水线能够高效地利用 I/O和多核 CPU 的优势。...本文要讲的就是一些使用流水线的一些例子，流水线的错误处理也是本文的重点。 阅读建议 本文是"Go语言并发模型：像Unix Pipe那样使用channel" 一文的下半部分，但重点在于实践。...这里的流水线包含三个阶段：遍历文件和目录、读取并计算md5值、搜集和整合计算结果。 第一阶段时 walkFiles，它生成一个目录下每个普通文件的路径。....Sum(data), err}: case <-done: return } } } 不像前面的例子，这里 digester 没有关闭输出...}() } go func() { wg.Wait() close(c) }() 我们可以让每个 digester 创建和返回自己的输出

    2K60

    如何构建人才管道以弥补云计算安全技能缺口

    组织依赖云计算资源面临的主要挑战之一是建立和维护一致的安全性，其中包括统一的可见性和控制，以无缝地查看和缓解威胁并处理错误配置。 云计算具有自己一套特定的安全注意事项。...更为复杂的是，越来越多的云计算基础设施也依赖于专业软件来管理和处理海量数据。工作流和应用程序需要安全地在不同的云平台、数据中心和设备之间迁移，以完成其任务。...如何构建管道 为了弥补这一技能缺口，很多组织在其招聘网站对云安全工作岗位进行大力宣传，并通过提供高薪、最大限度地增加晋升机会，以及提供健康的工作文化来留住云计算安全人才。...这包括雇主鼓励员工追求以云计算技术为中心的认证，因为他们认识到这些认证可以证明他们在各种网络安全概念和能力方面的知识和专长。...新的威胁和新技术要求组织招募和保留云计算安全人才的新方法。这其中包括拥有认证证书作为招聘标准，以确保求职者具备所需技能，并以此提高现有员工的技能。

    40810

    如何计算CNN感受野、计算量和模型大小

    下面以最经典的AlexNet模型为例子，计算感受野，模型计算量和大小（内存）。下面这张图是AlexNet的结构图，看起来比较直观。 ?...感受野 感受野是检测和分割任务中比较重要的指标，它是一个逐层叠加的过程，计算到最后一层的卷积特征图输出上，它的计算公式是： RFi=RFi−1+(kernelsize−1)×stride，RF0=1RF...计算量 计算量是评价一个模型重要的标准之一，其实在模型的计算量统计时有两点简化的地方： 模型的不同层中，卷积层和全连接层是占据了绝大多数的计算量，所以下面我们只关注这两个层的计算； 卷积层和全连接层都有对应的...： Fa=Fc×c2F_{a}=F_{c}\times c_{2}Fa​=Fc​×c2​ 全连接层 全连接层的计算量分析就更简单了，因为它没有滑动，就只输入相乘相加为一个输出，假设输出维度为o1o_{...1}o1​，输出维度为o2o_{2}o2​，那么计算量为： F=(o1+1)×o2F=(o_{1}+1)\times o_{2}F=(o1​+1)×o2​ AlexNet逐层计算计算量的话太多了，下面偷个懒

    3.1K1816

    进化计算中基于分类的预处理代理模型

    问题提出 代理模型的构造较复杂，作者希望构造一个更为简单的廉价（cheap）的代理模型来评估子集的质量。...CPS的主要步骤 ① 根据父代解更新外部种群，给外部种群加上标签 ②构造基于KNN的预分类器 ③根据构造的分类器，预测子代候选解标签（代理模型的核心） ④根据预测标签选择子代解 数据准备 （Data Preparation...分类模型 （Classification Model） ? ? K是一个KNN的K，为一个奇数。Xi是第k近的特征向量，C是外部种群特征向量标签。...当新产生一个子代解时，我们，可以在不做真实评价时，利用这种分类模型给子代解打上标签。...子代选择（ Offspring Selection） 每一个父代解将会生成M个子代解，在这M个子代解中，只评价其中的一部分，将会大大降低计算消耗。 ? 策略嵌入算法流程图 ?

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    CNN学习：如何计算模型的感受野？

    CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...): RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理

    1.6K10

    .NETC# 程序如何在控制台终端中以字符表格的形式输出数据

    在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...用于定义表格的列 ConsoleStringExtensions 由于在控制台中做中英文对齐不能使用 string 原有的与长度相关的方法，所以我们需要一个静态类来扩展 string 对控制台的特殊处理...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...StringDisplayMode.Wrap); Console.WriteLine(rowText); } StringDisplayMode 是一个枚举，指定当字符串超过指定长度时，应如何处理此字符串...如何在控制台程序中监听 Windows 前台窗口的变化 - walterlv Walterlv.Packages/src/Utils/Walterlv.Console 参考资料 D 的个人博客 本文会经常更新

    49730

    在 Clojure 中，如何实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务？

    在Clojure中，可以使用以下几种方式来实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务： 并发集合（Concurrent Collections）：Clojure提供了一些并发集合数据结构，如ref、agent...使用promise可以延迟计算，而future可以在后台执行任务，然后获取其结果。这些机制可以帮助处理大规模数据处理任务的并发执行。 并发原语：Clojure提供了一些并发原语，如锁和原子操作。...这些框架提供了更高级别的抽象，可以简化并发编程的复杂性，并提供更高效的并发处理。 总的来说，通过使用Clojure的并发编程机制和框架，可以实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务。

    7800

    多模态产品在智能文档处理应用的展望------以TextIn模型为例

    大会聚焦计算机视觉、模式识别、多媒体和机器学习等领域的国际前沿和热点方向。...这一问题严重影响到了大语言模型的训练与输出。因此我们需要文档解析技术能够阅读顺序还原准确、元素识别准确，尤其是表格、段落、公式、标题、识别速度快、支持论文等多种排版文档。    ...通常的做法是建立一个独立的文档解析Pipeline，判断文档类型并进行预处理。它主要分为三个部分： 第一个部分将不同类型的文档解析为基础文档表征。...第二个部分将基础文档表征进行处理，如版面分析、跨页合并、节点关系处理，将多元异构不同格式文档输出为可理解的顺序文档。 最后一个部分，将结果输出为markdown。    ...它能够选取合适的流程，将电子档或扫描档解析为独立的元素，再整合成为遵循大模型可理解的阅读顺序的输出。    第二部分是文档树引擎。通过目录树准确地识别主标题、子标题、子段落、表格标题。

    29110

    以LLaMa 65B模型训练实例来计算AIHPC算力光模块数量

    今天，大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B，使用的GPU为A100，数量2048个。...算力计算：①单个GPU的算力供给计算公式：单GPU算力供给(A) =GPU核数 * 单核主频 * 单周期浮点计算能力。...（该参数一般由GPU厂商直接给出）②单个模型的算力需求计算公式为：单模型算力需求（C）=6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数。...目前，结合我们第一部分算力的计算，使用LLaMa 65B模型，运用A100 GPU进行计算，训练时间20天，GPU数量为2048个，那么选用两层Fat-Tree（胖树）网络结构，即可满足需求。...交换机数量：用1024÷32=32，计算出Leaf交换机数量；32÷2=16，计算出Spine交换机数量，总计48台。③光模块数量计算如果全部使用400G光模块互联：48*64+1024=4096个。

    31210

    如何在 MATLAB 中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度？

    确保数据集已经正确加载到MATLAB工作环境中，并且进行了必要的预处理，例如归一化或者标准化。 构建模型：使用MATLAB的深度学习工具箱，可以通过构建网络层来设计和构建复杂的深度学习模型。...同时，你还可以设置适当的激活函数、损失函数和优化器来优化模型。 训练模型：使用训练集对模型进行训练。...在训练过程中，你可以监控模型的性能指标，例如准确率或损失函数值，以评估模型的训练效果。 评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估。...你可以使用classify函数对测试集进行分类，并计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标来评估预测精度。 调优模型：如果模型的表现不理想，你可以尝试调整模型的参数以提高预测精度。...此外，对于复杂的模型，还需要耐心地进行参数调优和性能评估，以优化模型的预测精度。

    13710

    用Python批处理指定数据-以WRF输出结果为例演示按照指定维度合并(附示例代码)

    使用过WRF的人都知道，它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。...这里用了concat函数，具体大家可以见从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算进行了解。...data = xr.concat(file_list, "Time") data.to_netcdf('wrf_data.nc') 结果如下： 二、将所有变量，按照时间顺序进行合并 (顺便介绍一下如何计算气压并保存输出...i) ds = xr.open_dataset(i) file_list.append(ds) data = xr.concat(file_list, "Time") #顺便介绍一下如何计算气压并保存输出...后面的数据处理，无论是求平均还是计算趋势，按照个人需求来好了。

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