仅从这份报告中，您可能不会认为我们的模型有任何问题。然而，性能报告的跟踪视图讲述了一个完全不同的故事： 如上所述，仅交叉熵损失的前向传递就占用了训练步骤 216 毫秒中的 211 毫秒！...优化2：从训练步骤中删除冗余的 GPU 到主机副本 虽然验证输入标签的合法性可能是有必要的，但其方式应该不会对我们的训练性能产生如此负面的影响。...我们的步长时间已降至 5.8 毫秒，性能提升了 3700%。 更新后的跟踪视图显示损失函数已降至非常合理的 0.5 毫秒。 但仍有改进的空间。...损失计算的前向传递的性能提升更加显着：从 211 毫秒的起始点，我们一路下降到 79 微秒（!!）...您可能已经注意到，在我们的最终试验中，GPU 利用率显着下降。这表明进一步性能优化的巨大潜力。虽然我们的示威已接近尾声，但我们的工作还没有完成。 总结 让我们总结一下我们学到的一些东西。
GRU与LSTM相似，但其结构更简单，计算效率更高。 GRU的结构 GRU通过将忘记和输入门合并，减少了LSTM的复杂性。...层 out = self.fc(out) # 运用全连接层 return out GRU的优势和挑战 GRU提供了与LSTM类似的性能，但结构更简单，因此在计算和参数方面相对更有效率...Bi-RNN与其他RNN结构的结合 Bi-RNN可以与其他RNN结构（例如LSTM和GRU）相结合，进一步增强其能力。...在理解了基本的RNN之后，读者还可以进一步探索更复杂的变体，如LSTM、GRU和双向RNN。 3.3 训练和评估模型 训练和评估模型是深度学习工作流程的核心部分。...门控循环单元（GRU）：与LSTM相似，但结构更简单。 双向循环神经网络（Bi-RNN）：通过同时考虑过去和未来的信息，增强了序列建模的能力。
现在民航企业们以0.6折、0.9折的超低白菜价出售机票，只是他们为积极自救所采取的一种措施。 受到疫情影响，目前全球民航业损失惨重，中国民航业亦然。...但2020年受疫情影响，四大集团纷纷遭遇惨痛损失。 其中海航集团在决胜之年撞上疫情，近日以破产重组惨淡收场。海航集团在巅峰时期资产规模曾高达1.23万亿。...受到疫情影响，中国民航客运运输市场需求萎缩，国际航线投入降至极低水平。2020年中国国航的旅客周转量（按收入客公里计）同比下降52.9%；南方航空同比下降46.15%；东方航空同比下降51.62%。...随着客源的减少，在缺乏现金流的情况下，各大航空公司换购新机的需求大幅下降，导致空客、波音等飞机制造厂商的订单进一步减少。...在诸多行之有效的自救行动过后，虽然疫情对民航业的影响，到现在也还没有触底，并且三大民航集团也蒙受了巨大的压力和损失，但中国民航业对行业未来的信心已经普遍恢复。
):PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架。...torch.nn:torch.nn 模块包含了PyTorch中用于构建神经网络模型的类和函数。它包括各种神经网络层、损失函数和优化器等。...记录损失、真实标签和预测标签。 如果步数达到了 log_step_interval，则记录损失。...计算二进制交叉熵损失。 计算准确性、精确度、召回率和F1分数。 记录评估损失和评估指标。 将模型切换回训练模式（model.train()）。...这对于长时间运行的训练任务非常有用，可以在中途中断训练并在之后恢复，而不会丢失之前的训练进度。
引言 很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。...，这里虽然引入了随机性和噪声，但期望仍然等于正确的梯度下降。 基本策略可以理解为随机梯度下降像是一个盲人下山，不用每走一步计算一次梯度，但是他总能下到山底，只不过过程会显得扭扭曲曲。...α表示动力的大小，一般取值为0.9（表示最大速度10倍于SGD）。 ? 含义见SGD算法。 ? 表示t时刻模型参数。...5 总结 为了验证四种算法的性能，在pytorch中的对同一个网络进行优化，比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。...上图是四种优化器损失函数随着时间的变化情况，SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则.
对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对...2.1 什么是优化器 Pytorch 的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。 我们在更新参数的时候一般使用梯度下降的方式去更新，那么什么是梯度下降呢？...所以我们往往采用梯度下降的方式去更新权值，使得函数的下降尽量的快。 2.2 Optimizer 的基本属性和方法 下面我们学习 Pytorch 里面优化器的基本属性： ?...=0.5， 也就是过去2天的温度的平均 可以发现，如果这个很高， 比如0.98， 最终得到的温度变化曲线就会平缓一些，因为多平均了几天的温度， 缺点就是曲线进一步右移， 因为现在平均的温度值更多， 要平均更多的值...一般取0.9. ?
虽然我们出于演示目的选择了这些修改，但这些类型的操作并不罕见，并且可以在许多“标准”PyTorch 模型中找到。...criterion = MaskedLoss().cuda(device) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9...（请记住，这个解释来自非 CUDA 专家，所以请随意理解……） 优化 #1：减少 torch.nonzero 操作的使用 现在我们了解了瓶颈的根源，挑战就变成了寻找执行相同逻辑但不会触发主机设备同步事件的替代操作序列...这里的 PyTorch 文档不太友好，但根据我们之前的经验，我们可以假设，由于我们使用了大小不确定的张量，我们再次遭受主机设备同步事件的困扰。...我们的步数时间已一路下降至 5.4 毫秒。这比我们开始时快了 240 (!!) 倍。通过简单地改变一些函数调用并且不对损失函数逻辑进行任何修改，我们能够显着优化训练步骤的性能。
Rotten Tomatoes dataset 实现要求：NumPy 需要了解的知识点： 文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram 分类器：logistic/softmax regression，损失函数...、（随机）梯度下降、特征选择 数据集：训练集/验证集/测试集的划分 实验： 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响 shuffle 、batch、mini-batch 时间：两周 任务二：...基于深度学习的文本分类 熟悉Pytorch，用Pytorch重写《任务一》，实现CNN、RNN的文本分类； 参考 https://pytorch.org/ Convolutional Neural Networks...知识点： 评价指标：precision、recall、F1 无向图模型、CRF 时间：两周 任务五：基于神经网络的语言模型 用LSTM、GRU来训练字符级的语言模型，计算困惑度 参考 《神经网络与深度学习...》 第6、15章 数据集：poetryFromTang.txt 实现要求：Pytorch 知识点： 语言模型：困惑度等 文本生成 时间：两周
深度学习常用的优化方法 参考资料：《Deep Learning》、pytorch 文档 深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。...pytorch 上有此优化器模块，torch.optim.SGD 2.Momentum 动量 是对随机梯度下降算法的一种优化，目的是加速学习。...momentum超参数（也就是上式中的α）一般取值为 0.5、0.9、0.99. 将动量超参数视为 1/(1-momentum) 有助于理解，例如 0.9 对应着最大速度 10倍于梯度下降算法。...pytorch上直接通过在SGD方面里面添加momentum参数： torch.optim.SGD（xxx, xxx, momentum=0.9） 3.NAG --- Nesterov Accelerated...pytorch上面直接把SGD中的nestrov开关打开： torch.optim.SGD（xxx, xxx, momentum=0.9， nesterov = True） 4.AdaGrad 定义为：
Torch基本架构 使用Pytorch之前，首先要理清楚Pytorch基本架构。...__init__()，这是由于python的继承机制不会继承父类的 __init__ 3、指定输入输出神经元数目in_features和out_features，这并不是必须的，但是如果把输入输出作为参数进行传递...对于分类问题，最常采用的是交叉熵损失，比如二分类交叉熵损失函数如下： Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss均能实现此功能，但后者的精度更高，不过一般来说，BCELoss...实现反向传播 有了损失函数之后，在Pytorch中就可以用一行命令实现反向传播，即loss.backward() 把损失函数和反向传播添加到前向传播过程中，就形成了一轮简单的神经网络训练过程。...描述 params (iterable) 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float) 学习率 momentum (float, 可选) 动量因子（默认：0，通常设置为0.9
从成本端来看，LED芯片、灯珠甚至应用也基本呈现指数级下降的趋势，即使初期成本很高，但LED应用往往可以在短短几年内迅速抹平成本劣势。...1、LED芯片/灯珠：随着LED光效上升，芯片面积下降，单个晶圆能切出的芯片数量大幅增长，进而也摊低灯珠成本，以1010为例，价格从2010年的0.9元/颗，下降94%至2020年的0.03元/颗左右，...2021年有望进一步降至0.015元/颗。...2、LED应用：同样以显示为例，P2.5显示屏价格在8年时间下降90%以上，从15万元左右降至1万元以内，平均每2年降一半左右；我们预计P0.9的显示屏也有望从当前的15万元左右，降至2025年的2-3...2、显示：我们认为Mini/MicroLED显示在P0.9及以下的突破，将带来应用场景的进一步拓宽，尤其是MicroLED显示潜力较大；但受到成本影响，MicroLED显示将率先在会议、监控等专用市场或高端客户渗透
image.png 最小化损失，通过梯度下降来更新参数 5. 不同类型的循环神经网络 ? 6....如果它大于某个阈值，缩放梯度向量，保证它不会太大，这是相对比较鲁棒的 然而梯度消失更难解决 9....因为很接近0，可能是0.000001或者更小，这就不会有梯度消失的问题了。...用GRU？用LSTM？ GRU 更加简单，更容易创建一个更大的网络，它只有两个门，在计算性上也运行得更快 但 LSTM 更加强大和灵活，因为它有三个门。...上面的双向RNN网络模型的缺点：你需要完整的数据的序列，你才能预测任意位置 比如构建一个语音识别系统，需要等待这个人说完，获取整个语音表达才能处理这段语音，并进一步做语音识别。
梯度下降的变体 传统的批量梯度下降将计算整个数据集梯度，但只会进行一次更新，因此在处理大型数据集时速度很慢且难以控制，甚至导致内存溢出。...但SGD的问题是，由于频繁的更新和波动，最终将收敛到最小限度，并会因波动频繁存在超调量。 虽然已经表明，当缓慢降低学习率η时，标准梯度下降的收敛模式与SGD的模式相同。...进一步优化梯度下降 现在我们要讨论用于进一步优化梯度下降的各种算法。 1....这种预更新方法能防止大幅振荡，不会错过最小值，并对参数更新更加敏感。 Nesterov梯度加速法（NAG）是一种赋予了动量项预知能力的方法，通过使用动量项γV(t−1)来更改参数θ。...Eg²=γ.Eg²+(1−γ).g²(t)，其中γ设置为与动量项相近的值，约为0.9。
torch.optim 包含各种优化算法（这些算法告诉存储在 nn.Parameter 中的模型参数如何最好地改变以改善梯度下降，从而减少损失）。...由于我们的损失函数和优化器，模型的内部参数（ weights 和 bias ）随着每次epoch迭代而更新，以更好地反映数据中的基础模式。损失曲线显示损失随着时间的推移而下降。...前两项确保 PyTorch 在训练期间，不需要的计算和设置都被关闭。第3个确保您不会遇到跨设备错误。 In [18]: 在[18]中： # 1....注意： 还有更多保存和加载 PyTorch 模型的方法，但我将把这些留作课外和进一步阅读。有关更多信息，请参阅 PyTorch 保存和加载模型指南[25]。 6....share_source=copy_web&vd_source=bbeafbcfe326916409d46b815d8cb3a3 【【官方双语】深度学习之梯度下降法 Part 2 ver 0.9 beta
补充：目标函数一般包含经验风险(损失函数或代价函数)和结构风险(正则化项)，此处仅指损失函数。...调整数据分布后，batch_loss相对稳定，loss有了进一步下降，与最初loss相比，最终loss约下降1/3(这是远远不够的，loss下降90%才可初步体现模型效果，至少下降95%才能有较好表现)...由数据b、c和d可以看出，最后一维这种占比90%的绝对优势维度，其输出也不会达到0.9，且随着维度的增加其值越来越小。...由此，以0.4作为softmax输出的学习目标，间接达到softmax的输入值大于0.9，即query与正样本的相似度大于0.9。更改损失函数后，模型loss迅速下降，终于可以正常训练。...B语料类别虽然与C接近，但其数据规模相对充分，因此模型训练效果比C的好；同时，B语料规模与A语料接近，但其类别远多于A，因此其模型训练效果不如A。
torch.optim as optim #导入torch.potim模块 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #同样是用到了神经网络工具箱 nn 中的交叉熵损失函数...optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #optim模块中的SGD梯度优化方式---随机梯度下降 2.涉及知识点...①优化器 pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中，所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier ?...图中提到了如果想要把模型搬到GPU上跑，就要在定义优化器之前就完成.cuda( )这一步 2.损失函数 损失函数是封装在神经网络工具箱nn中的,包含很多损失函数，如图所示; ?...此例中用到的是交叉熵损失，criterion = nn.CrossEntropyLoss() 详情如下： ? ? ?
对这三类神经网络不熟悉的读者，欢迎查看历史推文： PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】 PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】 PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN...但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络，本文选择对股票预测这一任务开展实验，其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络，而CNN则可利用一维卷积进行特征提取，RNN则天然适用于序列数据建模。...MSEloss，epoch设置为100，每10个epoch监控一下训练集损失和测试集损失。...0.000230113830184564 0.0001355513377347961 99 0.00023369801056105644 0.0001391700643580407 整体来看，模型训练是比较有效的，损失下降得很快...04 RNN模型构建及训练 RNN是天然适用于序列数据建模的，这里我们选用GRU实践一下，并只选择最基础的GRU结构，即num_layers=1，bidirectional=False。
或者通过GPTQ量化，可以在不影响模型性能的情况下将精度进一步降低到3位。一个3位参数在内存中占0.375字节。Llama 2 70b量化为3比特后仍重26.25 GB，一个4090还是装不下。...他肯定可以使用24gb的VRAM加载，但根据之前对2位量化的研究，模型的性能会显著下降。 为了避免在模型的性能上损失太多，可以将模型的重要层或部分量化到更高的精度，而将不太重要的部分量化到更低的精度。...但ExLlamaV2不是选择一种精度类型，而是在测量量化误差的同时为每层尝试不同的精度类型。所有的尝试和相关的错误率都会被保存。...根据PyTorch文档: torch.compile通过将PyTorch代码jit编译到优化的内核中，从而使PyTorch代码运行得更快，同时需要最少的代码更改。此编译很耗时，但会被缓存。...但是量化就意味着精度的损失，虽然更大的模型更容易量化而性能损失不大，但总是存在一个量化模型会比未量化但参数更少的模型差的临界点，比如Llama 2 70b 2-bit可能明显差于Llama 2 13b
在机器学习和深度学习的世界中，线性回归模型是一种基础且广泛使用的算法，简单易于理解，但功能强大，可以作为更复杂模型的基础。...使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。...我们看一下训练后的效果： 可以看到经过重复训练几乎和原本的真实直线吻合， 我们在每次epochs后都会记录平均损失，看一下平均损失的下降趋势： 回顾：随机梯度下降算法（SGD） from sklearn.linear_model...其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即 每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个可以容忍的阈值。...PyTorch的optim.SGD：这是PyTorch中实现随机梯度下降（SGD）优化算法的类。SGD是一种常用的优化算法，尤其在深度学习中被广泛应用。
PyTorch 遵循对相同操作使用尾部下划线的约定，但这确实发生了。 例如，a.add(b)为您提供了一个新的张量，其总和超过了a和b。 此操作不会对现有的a和b张量进行任何更改。...基本的经验法则是找到一个学习率，该学习率应足够小以使模型最终能够学习，而又要足够高以至于不会永远收敛。 前面描述的训练策略称为梯度下降。 诸如亚当之类的更复杂的训练策略将在下一章中讨论。...使用完整数据集的梯度下降的变种称为批梯度下降。 它并不比 SGD 更好。 批量梯度下降实际上提高了效率，但降低了网络的泛化能力。...下一个变体是前面两种方法的混合，称为“小批量梯度下降”（尽管顾名思义是“小批量梯度下降”，但人们通常会使用 SGD 来指代）。...但这不会改变分类器，因为所有这些组件都将使用Encoder方法包装，并且分类器仅担心Encoder的函数式 API 不会改变。 注意 如前所述，注意力是与正常神经网络过程一起集中在重要区域上的过程。
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