我们在训练神经网络的时候,超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响,通常的经验是,batch_size越小效果越差;batch_size越大模型越稳定。...如何在有限的计算资源下,采用更大的batch_size进行训练,或者达到和大batch_size一样的效果?...结果爆显存了,那么不妨设置batch_size=16,然后定义一个变量accum_steps=4,每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播,但是反向传播之后并不进行梯度清零,因为PyTorch中的...通过这种延迟更新的手段,可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?
cumsum 可以实现整体的累加 > cumsum(1:10) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 向量中第一个元素为起始,后面是其需要加的数。...cumprod(x) 累乘 > cumprod(1:5) [1] 1 2 6 24 120 cummax 保留出现的最大的那个数,并不断输出 > cummax(c(3:1, 2:0, 4...格式为: by(data, INDICES, FUN) 其中data是一个数据框或矩阵;INDICES是一个因子或因子组成的列表,定义了分组;FUN是任意函数。...通过INDICES 定义的因子,对data 内容进行分组,即将整个data大数据框,划分为了若干个小的数据框,而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。...,其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵,而function 则定义了在同一组(同一symbol)中的列名筛选其中平均值最大的那一列( which.max(rowMeans(x)) )。
需要明确,在置信度(检验水准为0.05)确定的情况下置信区间的计算需要Estimate(系数样本估计值)和Std.err(标准误) 即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate...-1.96Std.err 方法一 这个方法不能得到哑变量的系数,只能得到这个变量的系数;比如说Time这个变量是3个水平,两个哑变量,按照方法一只能得到Time这个变量的,无法得到Time2和TIme3...参照于TIme1的。...) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46,售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数,因为confint函数在geeglm函数中无法使用...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
在本文[1]中,我们将首先了解数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)算法之间的差异,然后我们将解释什么是梯度累积(GA),最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...梯度累积 如果我们只有一个 GPU 但仍想使用更大的批量大小,另一种选择是累积一定数量的步骤的梯度,有效地累积一定数量的小批量的梯度,从而增加有效的批量大小。...从上面的例子中,我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度,以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码 当反向传播发生时,在我们调用 loss.backward() 后,梯度将存储在各自的张量中。...因此,为了累积梯度,我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量,而不将梯度设置为零,以便它们在多次迭代中累积,然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度(loss
矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错,矩阵 A 为奇异矩阵,不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数
摘要: 微软刚刚确认了Windows 10版本1809累积更新KB4482887中存在的一个新问题,公司表示已收到有关游戏性能可能受到影响的报告。...在对原始KB4482887页面的更新中,微软表示已经开始修复该问题,它应该包含在即将发布的版本中。 ?...受此性能问题影响的完整游戏列表目前还没有公布,但如果您在Windows 10版本1809上遇到任何减速,则最新的累积更新很可能是问题的来源。...有关于问题的解决方案目前还没有发布,删除这一累积更新几乎是解决该错误的唯一方法。卸载累积更新KB4482887不会产生任何安全风险。 该补丁于3月1日发布,专注于非安全性改进。...有趣的是,之前在测试过程中,已经有测试人员通报了这一问题,但不知何故这一补丁依然被广泛推送到所有计算机。
蒙特卡罗 动态规划(DP)方法必须依赖于状态转移概率和回报已知的情况,参照策略评估的式子,P和R必须是已知的值,因此这个方法属于有模型方法。...+2+⋯=k=0∑∞γkrt+k+1 得到累积回报之后,对于每个状态的价值有两种做法来计算: 第一种是首次访问法,每次只利用状态第一次出现的累积回报。...S′,A′)−Q(S,A)) 从公式中可以发现,Sarsa的更新主要依赖于五个值:当前状态S,当前选择动作A,回报R,下一状态S’,下一状态选择动作A’。...计算得到,s1的资格迹为1.61,大于电击的资格迹1,因此拳击是小狗致死的主要原因。 我们将累积迹引入TD的更新中,用资格迹来衡量当TD误差发生时,各状态的值函数更新会受到多大程度的影响。...引入累积迹后,TD( )的后向算法流程如下: 替换迹 上面的运用到的是累积迹,除此之外还有替换迹。 主要原理都是一样的,区别在于更新公式。
R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
:表示决策过程的一个阻尼系数,用户定义回报在决策过程中随时间打折扣,加快决策国产的收敛 :表示在该状态下的一个回报,有时由动作和状态共同决定回报该时刻的回报。...当定义不同决策函数时,我们会得到不同的回报,因此就定义了一个决策到回报的函数。在整个决策过程中,给定决策函数—在状态下采取动作。...有了上面的贝尔曼方程,我们的目标就是最大化任意状态下出发的累积回报函数,其中也是一个决策函数,但是在累积回报函数中它是我们需要优化的变量。...但是值得思考的还是最终会不会收敛到最优累积回报(暂时不作讨论)。 内循环迭代的的处理方法有两种: 同步迭代:即在一次循环过程中,累积回报不更新,而是计算完所有的累积回报之后,再统一更新。...异步迭代,即在一次循环过程中,每计算完一个初始状态下累积回报就立即更新,不需要等到所有的累积回报都计算出来之后再更新。
非常有意思的数据可视化案例 ,原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ;于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了,我稍微改动了一下,选取了2006年到2020年的数据,获取数据的代码这里就不放了,如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据,这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0...image.png 好了,今天的内容就到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归,是等同(完全一致)的。...当我们了解这一点后,我们在实际的操作过程中尽量指明截距项,这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢?大家不妨想一想。...相关资料: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过,在这个章节中,我们基本使用aov()函数。最后,会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积,cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...1、Matlab中求矩阵的秩 >> a = rand(6) a = 0.8147 0.2785 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.9058 0.5469 0.4854 0.9595...0.3922 0.0462 0.6324 0.1576 0.4218 0.8491 0.6555 0.0971 0.0975 0.9706 0.9157 0.9340 0.1712 0.8235 >> r...= rank(a) r = 6 2、Matlab中求矩阵的迹 >> m = magic(8) m = 64 2 3 61 60 6 7 57 9 55 54 12 13 51 50 16 17 47 46
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential的颜色方案中色调较少,体现了颜色的连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色的连续过渡,但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案,RColorBrewer中颜色方案数量是固定的,不会对颜色进行自动插值,比如Dark2配色一共只有
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存,下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了,下面来介绍如何将其全部组合起来,分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串,不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site <- "http://random.org/integers/" # 这是一个生成随机数的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列,如果是这样则会报错: df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以: df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...: irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
介绍 求幂是指将一个数乘以另一个数的幂的数学过程。 例如,如果我们求2的次方3,我们将其计算为2 * 2 * 2,这会得到 的结果8。...在 JavaScript 中,计算指数时可以使用**ES6 中引入的运算符或方法。Math.pow() 使用 ** 运算符 该**运算符用于在 JavaScript 中执行求幂运算。...底数(左侧)是要求幂的数字,指数(右侧)是幂本身。 看一下下面的例子: let result = 2 ** 3 // 8; 在此示例中,2是底数,3是指数。**运算2符求 的次方3,即8。...** 运算符的优先级 请记住,该**运算符的优先级高于乘法和除法运算符。 这意味着,如果您的表达式同时包含乘法和求幂,则将首先计算求幂。...以下是如何使用的示例Math.pow(): let result = Math.pow(2, 3); // 8 在此示例中,2是底数,3是指数。该Math.pow()方法求2的次方3,即8。
假设是1000个结点以内, 输入前序 4 1 3 2 6 5 7 中序 1 2 3 4 5 6 7 得到后续 2 3 1 5 7 6 4 已知前序遍历中序遍历求后序遍历: import...node.left); postTraverse(node.right); System.out.print(node.data + " "); } // 已知先序中序...,建树 // @param pre 先序遍历的数组 // @param lo 先序遍历的起点下标 // @param in 中序遍历的数组 // @param ini 中序遍历的起点下标...return node; } } 题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。...假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。
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