流批一体深度学习
流批一体深度学习是一种结合了批处理和流处理的深度学习技术。它可以在实时数据流中进行快速的、准确的模型训练和预测，从而满足各种实时应用的需求。
在流批一体深度学习中，模型可以在批处理和流处理之间进行切换，以适应不同的数据处理需求。批处理是指对大量数据进行批量处理，而流处理则是实时处理单个数据流。通过将这两种处理方式结合起来，可以实现更高效、更精确的深度学习模型。
流批一体深度学习的应用场景非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等。它可以用于实时分析、异常检测、智能推荐等多种场景。
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我对这类强化学习算法的理解是，每一次训练只有一个或至少很少的训练样本，在每一次训练中我都更新网络。而在监督学习中，我有多达数百万个样本，并将它们分成小批，例如32，然后在每一小批之后更新网络，这是有意义的。
所以我的问题是:如果我一次只把一个样本放入神经网络，那么小型批次又有什么意义呢？
浏览 1提问于2018-12-20得票数 0
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来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书
当我们了解到深度学习的研究现状时，我惊讶地发现，在过去的22、23中，其他研究者使用了卷积神经网络，这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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在深度学习中使用非常大的模型时，由于内存限制，培训通常需要很长时间，并且需要小批处理。
在较慢的深度学习情景中，是否有过这样
浏览 0提问于2020-11-26得票数 4
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顺序批处理与并行批处理？
、、、、
在基于深度学习的模型训练中，通常需要通过一批输入。例如，对于训练具有512维输入特征向量的深度学习模型，例如对于batch size= 4，我们主要通过4,512维输入。
浏览 1提问于2021-09-13得票数 0
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我正在使用Python的在30M行文件(每行都是一个示例)上训练一个深度学习模型，它实现了批处理培训。由于样本的大小非常不同，为了提高效率，我使用水桶，以避免出现稀疏的批。doc_array = truncation_padding_other_stuff(doc_list)这样，每一批样品都有相同或非常相似的尺寸然而，在深度学习中，最佳实践要求批不按照每个时代的相同顺序传递给模型(为了正则化目的)。注
浏览 0提问于2018-07-28得票数 2
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我用一小部分数据训练了一个深度神经网络，使我能够在短时间内经历多个时代，使模型能够合理地运行，然后给出整个数据集(10倍以上的数据)，并进一步改进。
浏览 0提问于2018-08-17得票数 4
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我是在线学习初学者。在我看来，在线学习模型是一种可以用数据流更新其参数的模型(我看过一篇文章指出，增量模型是时间的不可弥补的，而在线学习强调的是时间序列中的数据流)。
在这里，我认为它们是一回事。在我看来，大多数深度学习都可以被微调，就像我们微调一个预先训练过的bert模型，这意味着一个深度学习模型可以被精细调整，这相当于深度学习模式是一个在线学习模式，只要我尽快收到数据流
浏览 0提问于2022-02-22得票数 0
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这是我们训练NLP的现代深度学习模型的常用方法，例如，在Huggingface库中，输入no有一个固定的长度。指记号/音音单位。我问题的第一部分是关于GPU内存的使用和pad，当我们训练带有填充输入的批数据的模型时，填充的令牌会占用GPU RAM吗？即使模型不计算它们，因为它们将返回零，这仍然是相当浪费的。📷
在某些情况下，可以以一种方式订购批，以安排长度相同的批(尤指批)。are-dynamic-padding-and-smart-batching-in-the-librar
浏览 0提问于2023-04-07得票数 2
我是一个深入学习紧张流的新手，我正在尝试一个seq2seq模型示例代码。
在4GB内存，3 3GHz英特尔i5单核处理器上训练大约花了3天时间。
浏览 3提问于2016-12-28得票数 1
2回答
我有一个问题，关于使用艾伯特与SQuAD 2.0拥抱脸变压器脚本。这是我在命令行中运行的代码： --model_type albert \
浏览 5提问于2020-04-19得票数 0
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我正在从事一个机电一体化项目，在该项目中，我访问来自多个来源的电流(Amps)数据，并且必须根据内部和之间的值变化趋势(增加/减少值和增加/减少相对差异)来计算响应(馈送到机械系统)。有许多需要访问的a条件(对每个条件的唯一或混合响应)和它们所依赖的许多a变量，所以我留下了许多嵌套的if-elif-else语句，每个语句都计算多个条件和标志，从而在数据流快速(高达85 Hz)时花费时间进行响应more IFs
我需要一种更好和更有效的方式来做这件事，或者是一种完全不同的方法，例如一些适合上述用途的机器学习或深度<
浏览 4提问于2019-05-02得票数 1
我有一个火花结构化流作业，它从cassandra和deltalake读取映射表，并加入流df。我想了解这里的确切机制。星火是否击中了这些数据来源(卡桑德拉和德尔塔雷克)的每一个周期的微批？
浏览 2提问于2020-12-02得票数 1
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2回答
问题当使用这个取样器时，每一个时期只会抽取10批样本--因此，模型在每个时期是否会“遗漏”大部分多数类，因为使用该采样器的训练batches?Will
浏览 9提问于2021-06-02得票数 7
2回答
机器学习平台是商业领域的热门词汇之一，其目的是为了促进ML或深度学习的发展。我的问题是，气流和Kubeflow管道或其他ML平台工作流调度器的主要区别是什么？而且气流支持不同的语言API，并且有很大的社区，我们可以用气流来构建我们的ML工作流吗？
浏览 2提问于2019-11-26得票数 12
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创建此数组后，我还需要进行操作，并将其用作机器学习中的训练数据(例如，xgboost或CART)。我已经阅读了< >，但它没有说明如何将数据写入磁盘。有人能帮上忙吗？
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
1回答
当我们编写一个C程序时，它有一个以条件语句(如if、while、for )形式的控制流，它执行一个条件，并决定控件如何通过应用程序。在AI/ML模型中，例如像ResNet这样的CNN，我看不到任何控制流(无论是静态的还是动态的)。只是一系列连续的卷积层。所以,哪个模特有？
浏览 0提问于2020-11-27得票数 0
它们都是深度学习图书馆，并由谷歌实现。https://github.com/tensorflow/tensorflow
浏览 0提问于2021-01-12得票数 7
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我正在使用我的公司计算机，因为我没有另一台或linux。因此，我开始使用云资源来执行一些任务。执行这些任务的人通常是如何完成这些任务的？是否有一个简单的修补程序，还是必须在云实例上完成GUI的安装？或者，您通常只是在本地下载结果并在本地查看结果吗？
浏览 0提问于2019-09-04得票数 3
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我正在学习TensorFlow (以及一般的深度学习)。我想知道什么时候我们需要将输入的训练数据分成几批？我们如何确定批量大小？有没有经验法则？谢谢!
浏览 12提问于2017-01-16得票数 0
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