试着逐层调试，并查看出错的地方。 3. 检查数据加载器 你的数据也许很好，但是读取输入数据到网络的代码可能有问题，所以我们应该在所有操作之前打印第一层的输入并进行检查。 4....检查你的预训练模型的预处理过程 如果你正在使用一个已经预训练过的模型，确保你现在正在使用的归一化和预处理与之前训练模型时的情况相同。...「碰巧」寻找正确的损失 还是来源于 CS231n 的技巧：用小参数进行初始化，不使用正则化。...给它一些时间 也许你的网络需要更多的时间来训练，在它能做出有意义的预测之前。如果你的损失在稳步下降，那就再多训练一会儿。 32....寻找平均值远大于 0 的层激活。尝试批规范或者 ELUs。 Deeplearning4j 指出了权重和偏差柱状图中的期望值：对于权重，一些时间之后这些柱状图应该有一个近似高斯的（正常）分布。
「了解 Dubbo 服务预热过程吗？详细聊聊它的原理。」 这个问题朋友没有很好答出来，因为之前也没了解过。说实话一开始我只是大概知道这块预热的代码位于何处，但是原理什么的还是没有仔细去了解。...大概原因其实如下： Java 应用存在一个类加载的过程，而这个过程是按需加载的。即服务刚启动时候，JVM 只加载了启动过程必需的类。 我们自己所需要的类，直到服务被调用之后才会被真正的加载。...另外对于一些「热点代码」，JVM 将会使用 JIT 编译器编译成本地代码，提高运行速度。 上面两个过程是出于 JVM 系统层面的影响。 除此之外，我们服务系统中可能会需要一些缓存资源。...首先我们来看下 Dubbo 服务模型： ? 服务提供者启动之后将会把节点相关信息注册到注册中心，服务消费者通过注册中心就可以及时获取所有的服务节点。...Dubbo 2.5.5 之前的版本 在 Dubbo 2.5.5 之前的版本，AbstractLoadBalance#getWeight实现方式如下: ?
大数据文摘作品 编译：高延 爱酒人士应该都知道，选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合，每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。...在进行分析之前，我们还是得先预习一些圈内基本知识。通过从阅读葡萄酒网站及一些相关资源，我找到一种自认为不错的分级方案，按照评分进行分级。如下所示。 ?...没有落在第4级内的评论，大部分评论都落在第1-3级中。数据分布不均虽然是个问题，但还是可以通过细分类别或者设置类别权重来处理。可是，某个类别完全没数据，这可得好好想想办法了。...在加载预先训练好的嵌入之前，我们应该定义一些固定的参数，另外还需下载一些必备的库文件以及将类别进行one-hot化编码。...在未来的实践中，可以设计一个指标来反映两者的关系。 是时候评估模型了——祭出我们的测试集 准确率高达64%！ 请看下图中的混淆矩阵。从矩阵中，数值以百分比的形式反映出我们样本数据中的数据不平衡。 ?
正则化 正则化基本上是一个惩罚模型复杂度的机制，它是通过在损失函数中加入一个表示模型复杂度的项做到这一点的。在神经网络的例子中，它惩罚较大的权重，较大的权重可能意味着神经网络过拟合了训练数据。 ?...正则化在损失函数中加入了网络的每个权重的平方和，以惩罚给任何一个连接分配了过多权重的模型，希望能降低过拟合程度。 动量 简单来说，动量在当前权重更新上加上一小部分前次权重更新。...这有助于预防模型陷入局部极小值，因为即使当前梯度为0，之前梯度绝大多数情况下不为0，这样模型就不那么容易陷入极小值。另外，使用动量也使误差平面上的移动总体上更为平滑，而且移动得更快。 ?...这经常被称为“搜索并收敛”（search-then-converge）退火规划，因为直到t达到T之前，网络都处于“搜索”阶段，学习率没有下降很多，在此之后，学习率减慢，网络进入“收敛”阶段。...这和探索（exploitation）与利用（exploration）间的平衡多多少少有些关系。
对于参数化模型，该算法学习具有几组权重的函数： Input -> f(w1,w2…..wn) -> Output 在分类问题中，算法学习分离两个类的函数，这就是所谓的决策边界。...决策边界帮助我们确定给定的数据点是属于正类还是负类。 例如，在逻辑回归的情况下，学习函数是Sigmoid函数，它试图将两个类分开： image.png 可以看到，逻辑回归算法学习线性决策边界。...这有助于网络学习输入和输出之间的任何复杂关系。 51.gif 如你所见，每个神经元的输出是输入加权和的激活。如果没有激活功能会怎么样？网络只学习线性函数，不能学习复杂的关系。...这就是为什么： 激活函数是人工神经网络的动力！ 人工神经网络 (ANN)面临的挑战 在利用人工神经网络解决图像分类问题时，第一步是在训练模型之前将二维图像转换为一维向量。...RNN在不同的时间段共享参数。这就是众所周知的参数共享。这样可以减少训练参数并降低计算成本。 image.png 如上图所示，3个权重矩阵-U、W、V是在所有时间步骤中共享的权重矩阵。
所以嘛，在深入TVM之前还是要走一遍基本的实践流程的，也唯有实践流程才能让我们更好地理解TVM到底可以做什么。...完成部署 环境搭建好之后，就让我们开始吧~ 首先我们依然需要一个自己的测试模型，在这里我使用之前训练好的，识别剪刀石头布手势的模型权重，然后利用Pytorch导出ONNX模型出来。...利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用 (上图是之前的识别剪刀石头布的一个权重模型) OK...哦对了，在树莓派中，这个模型还没有达到实时(53ms)，但是无论对TVM还是对我来说，依然还有很大的优化空间，实时只是时间关系。...但是这个是问题吗？
还是完全没有希望？ 引言 深度学习是一种功能十分多样和强大的技术，但是运行神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高。这对于在具有大型硬盘和多个 GPU 的服务器上运行的云应用来说一般不是问题。...但是，在超过饱和点之后，误差的严重程度高到不可接受。 记住这个方法，让我们开始吧！ 1. 避免全连接层 全连接层是神经网络中最常见的部分，它们通常能发挥很大作用。...每一个神经元不再与前一层的所有神经元相连。这有助于网络在保持高度准确性的同时减少连接/权重的数量。 ? 全连接层的连接/权重数量要远远多于卷积层。...相比之前（32 位），我们将其大小缩减了四倍！ 6. 模型表征的编码 我们已经对权重作了许多处理，但是还能进一步改进网络！这个特殊技巧源于权重分布不均的事实。...它通过给最常用的值分配最小索引以及给最不常用的值分配最大索引来解决这些问题。这有助于减小设备上模型的体积，最关键的是不会降低准确性。 ?
runtime已经开源了，这有一份别人调试好可运行的源码objc-runtime，也可以去官网找objc4 结构模型 介绍下runtime的内存模型（isa、对象、类、metaclass、结构体的存储信息等...，还是异步的 NSNotificationCenter接受消息和发送消息是在一个线程里吗？...在哪个线程响应 NSNotificationQueue和runloop的关系 如何保证通知接收的线程在主线程 页面销毁时不移除通知会崩溃吗 多次添加同一个通知会是什么结果？...runloop是开启的 为什么只在主线程刷新UI PerformSelector和runloop的关系 如何使线程保活 KVO 同runloop一样，这也是标配的知识点了，同样列出几个典型问题 实现原理...& 显示动画区别 什么是离屏渲染 imageName & imageWithContentsOfFile区别 多个相同的图片，会重复加载吗 图片是什么时候解码的，如何优化 图片渲染怎么优化 如果GPU
但是，对于更为常用的做法，在Keras中预训练的ResNet-50模型更快。Keras拥有许多这些骨干模型，其库中提供了Imagenet权重。 ?...Keras 预训练的模型 我上传了一个Notebook放在Github上，使用的是Keras去加载预训练的模型ResNet-50。...或者也可以加载预训练的ImageNet的权重。设置include_top=False，表示不包含原始模型中最后的池化层(pooling)和全连接层(fully connected)。...这个Keras ResNet模型在使用了Adam优化器和0.0001的学习率，训练了100个epoch之后得到75%的正确率。这个正确率比我自己编码的模型要低一些，我想这应该和权重初始化有关。...这有助于缓解梯度消失的问题 你可以使用Keras加载预训练的ResNet-50模型或者使用我分享的代码来自己编写ResNet模型。 我有自己深度学习的咨询工作，喜欢研究有趣的问题。
磐创AI分享 作者 | Andre Ye 编译 | VK 来源 | Towards Data Science ❝回调函数是神经网络训练的重要组成部分 ❞ 回调操作可以在训练的各个阶段执行，可能是在...epoch之间，在处理一个batch之后，甚至在满足某个条件的情况下。...如果，比如说，在第30个epoch，模型开始显示出过拟合的迹象或其他问题，比如梯度爆炸，我们可以用最近保存的权重重新加载模型（比如在第25个epoch），并调整参数以避免该问题，而无需重新进行大部分训练...能够提取某个epoch的权重并将其重新加载到另一个模型中有利于迁移学习。 在下面的场景中，ModelCheckpoint用于存储具有最佳性能的模型的权重。...在每个epoch，如果模型比其他记录的epoch表现更好，则其权重存储在一个文件中（覆盖前一个的权重）。
项目名为GPT-fast，加速效果观感是这样婶儿的： 通畅，属实通畅！ 重点是，团队直接放出了代码以及详细“教程”。还是简笔画版的那种，特别好理解。...采用int8权重量化减少了内存负载，进一步提升了性能（157.4 tok/s）： 使用量化后还有一个问题：要生成100个token，必须加载（或调用）模型权重100次。...频繁加载模型权重也会导致效率低下。 乍一看，好像没有什么解决的法子，因为在自回归生成模式中存在着严格的序列依赖关系。 但开发团队指出，通过利用推测性解码可以打破这种严格的序列依赖关系。...由于AMD也支持Triton和torch.compile后端，因此之前在Nvidia GPU上应用的所有优化也可以在AMD GPU上重新应用。...开发团队观察到int8量化的加速从22 tok/s达到102 tok/s： 之后开发团队又用了int4量化，进一步提升速度，但模型准确性有所下降。 因此使用了分组量化和GPTQ降低权重大小。
当然，在参数数量方面，这个模型比我们之前的模型要大很多。我们看看其中的权重和偏置。 ? ? 尽管这里总共有 7850 个参数，但概念上没有什么变化。我们试试使用我们的模型生成一些输出。...优化器 我们将使用 optim.SGD 优化器来在训练过程中更新权重和偏置，但会使用更高的学习率 1e-3。 ? 批大小和学习率等参数需要在训练机器学习模型之前选取，它们也被称为超参数。...这是因为 e^x 是一个递增函数（即如果 y1 > y2，则 e^y1 > e^y2），并且在对值求平均得到 softmax 之后同样成立。 我们看看使用初始的权重和偏置的模型在验证集上的表现。 ?...更可能的原因是模型本身不够强大。还记得我们的初始假设吗？我们假设其输出（在这个案例中是类别概率）是输入（像素强度）的线性函数，是通过执行输入与权重矩阵的矩阵乘法再加上偏置而得到的。...保存和加载模型 因为我们已经训练了模型很长时间并且实现了不错的准确度，所以为了之后能复用该模型以及避免重新开始再训练，我们可以将权重和偏置矩阵保存到磁盘。以下是保存模型的方法。 ?
AI 科技评论按：读论文，看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章，可是等到自己训练模型的时候，麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下，给大家介绍37...检查数据导入 可能你的数据是对的，但是用来导入数据到网络的代码可能有问题。在任何动作之前，把第一层的数据打印出来看看。 4. 确保输入和输出相连 检查一下是不是输入样本都有正确的标签。...14、检查预训练模型的预调试 如果你使用的是预训练模型，训练的时候一定要使用跟模型相同的归一化和预处理。例如，图像像素应该在哪个范围内，[0,1]、[-1,1]还是[0,255]?...把大问题变成小问题 这有助于定位问题出在哪儿。举个例子，如果目标输出是一个目标类别或者坐标，可以将预测仅限于目标类别。 17....- 对于权重和偏压的柱状图，网友 Deeplearning4j 这样说道： “关于权重，柱状图一段时间以后应该大致是一个高斯（正态）分布。
传统的语言模型会从左到右处理这个句子，忽略了乐器（“小提琴”）的身份影响整个句子的解释这一关键事实。然而，BERT 明白单词之间的上下文驱动关系在推导含义方面发挥着关键作用。...在训练过程中，句子中的一些单词被屏蔽（用 [MASK] 替换），BERT 学习从上下文中预测这些单词。这有助于 BERT 掌握单词前后的相互关系。 示例：原句：“猫在垫子上。”...在此代码片段中，我们加载了一个专为文本分类而设计的预训练 BERT 模型。我们对输入文本进行标记，将其传递到模型中并获得预测。针对特定任务对 BERT 进行微调，使其能够在现实应用中大放异彩。...这种多头方法帮助 BERT 捕获单词之间的不同关系，使其理解更丰富、更准确。 BERT 中的注意力：上下文魔法 BERT 的注意力不仅仅局限于单词之前或之后的单词。它考虑了两个方向！...在 NSP 目标中，训练 BERT 来预测文本对中一个句子是否在另一个句子之后。这有助于 BERT 理解句子之间的逻辑联系，使其成为理解段落和较长文本的大师。
选自 arXiv 作者：Sarthak Jain 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、张倩 自然语言处理中有一种普遍的观点：注意力机制可以提高模型的可解释性，但这一观点经得起检验吗？...具体而言，他们通过实验研究了注意力权重、输入和输出之间的关系。 看一下图 1，左边是使用标准的注意力 BiLSTM 架构对某部电影的影评做情感分析得到的在单词上的原始注意力分布α。...但是，注意力权重和模型输出之间到底存在什么样的关系并不明确。在这篇论文中，我们在各种自然语言处理任务上开展了广泛的实验，这些任务旨在评估注意力权重能够对预测提供何种程度上的有意义的「解释」。...我们以两种方式实验性地表征了注意力权重和对应的特征重要性得分之间的关联：（1）基于梯度的特征重要性度量（τg）；（2）忽略了一些特征（(τloo)）之后模型输出的不同。...图 3 描述的是数据集中的样本中原始注意力αˆ的最大值和模型输出的中位诱导变化 (∆ˆy med) 之间的关系。如上所示，颜色还是代表预测类别。 ?
我们能用机器学习准确地预测股价吗？ 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合，也能和投资专家精心选择的一样好。...Step 1 加载数据 用一个常用的数据加载函数，它本质上就是把CSV文件读写到数值数组中然后进行归一化，而不是把那些数据直接输入我们的模型。数据归一化可以提高收敛性。 ?...每个单元有一个输入门，一个输出门和一个内部状态，内部状态跨过时间步向自身输入常量权重1，这就解决了消失的梯度问题，因为在反向传播过程中任何经过这个自循环单元的梯度都被永久保存下来了，因为误差乘以1值仍然是一样的...我们的网络得到的结果就能记住长期依赖（关系），至于LSTM层，把我们模型的输入层设置为1，比如说在这一层我们需要50个神经单元，把返回序列设为真意味着这一层的输出总是会输入到下一层，它所有的激活函数可以被看做是一系列的预测...总结 对于很多股价波动，特别是那些大的波动，我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。但是我们的模型能够100%的预测出收盘价吗？这个——真不行。
本文为印度深度学习专家、创业者 Rishabh Shukla 在 GitHub 上发表的长博文，总结了他过去的开发经验，旨在给新入门的开发者提供指导。AI科技评论做了不改变原意的编译。...既然任何 DNN （大多数人的假设）仍然能够给出不错的结果，不是吗？但是，有句老话叫“给定恰当的数据类型，一个简单的模型能比复杂 DNN 提供更好、更快的结果”。...因此，最好是在中间区域选择权重，比如说那些围绕平均值均衡分布的数值。 幸运的是，已经有许多关于初始权重合适取值的研究。这对于高效的收敛非常重要。...另外，记得在每批训练之后，保存模型的参数，所以训练好之后你可以从多个模型中做选择。 14. 可视化 训练深度学习模型有上千种出差错的方式。...在此之外，一个很好的措施是采用可视化库（visualization library ），在几个训练样例之后、或者周期之间，生成权重柱状图。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Stuart J 编译：波哥大 | 公众号翻译部 近期原创文章： ♥ 5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） ♥ Two Sigma用新闻来预测股价走势...好吧，如果我们这样做，我们可能就会看到这个样本对股票1有强正相关性，对于股票2而言，我们真的可以相信这是一种真正代表这两个股票之间真实关系的情况吗？...如果你注意到，所有以前的模拟，无论是Bootstrapping还是Monte Carlo，产生的模拟值都在0.8到1.6的结束值范围内。...还记得当我们提到个别资产之间的相关性的影响，以及我们在运行模拟时必须小心捕获这种影响的事实吗？它只是最后一种无法捕获这种相关性关系的方法。...然后，当运行蒙特卡罗模拟时，输入的参数是在具有隐含内置的相关关系的历史价格序列上计算的。因此，该方法DID捕获了相关性的影响。 但是，对于方法4，我们未能正确地模拟资产之间的相关性。
，但是对于纯推理，这种方法效率是最低的，因为在没有任何压缩或量化策略的情况下加载整个模型。...分片 在我们进入量化策略之前，我们先介绍一个前置的方法：分片。通过分片可以将模型分割成小块，每个分片包含模型的较小部分，通过在不同设备上分配模型权重来解决GPU内存限制。...在NF4中，量化级别相对于归一化权重是均匀间隔的，从而有效地表示原始的32位权重。 去量化:虽然权重以4位存储，但它们在计算期间被去量化，从而在推理期间提高性能。...但是量化是在每次加载模型时进行的，这是非常耗时的操作，有没有办法直接保存量化后的模型，并且在使用时直接加载呢？...AWQ和GPTQ作为方法有几个不同之处，但最重要的是AWQ假设并非所有权重对LLM的性能都同等重要。 也就是说在量化过程中会跳过一小部分权重，这有助于减轻量化损失。
既然说到了 import()，那调用它之后返回的是什么？ 那说一说 promise、generator、async await 吧，比较喜欢哪个？为什么？ JS 是单线程还是多线程？...简单介绍一下思路 有用过 grid 布局吗 简历上有提到 webpack，除了作为打包构建工具之外，还用它做过什么 Vue 怎么实现多页面共享数据 二面 自我介绍 介绍一下最近做的一个项目 CSS 常用的选择器和权重关系...做题：看代码说 this 指向 做题：看异步代码说打印顺序 对 CSS 的权重是怎么理解的？和数量有关系吗？...说一下浏览器的事件流模型。怎么阻止事件冒泡？ 有了解过不同浏览器事件流模型的差异吗？为什么 Chrome89 之后修改了事件流模型？ TCP 和 UDP 的区别，为什么 TCP 需要三次握手？...如果现在让你设计一个 UI 组件库，你会使用 vuex 还是手动管理数据？为什么？ 使用懒加载的时候，如果用户滚动得特别快呢？那些图片也要全部加载吗？
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