1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题(Linear Regression),呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回,利用TensorFlow,重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核,它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节,那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建,屏蔽了繁杂的细节,适合大多数场景下使用。如果
Callbacks: utilities called at certain points during model training.
该论文的主要贡献是提出了Genetic Loss-function Optimization (GLO) 框架来搜索新的损失函数。该框架可以分成层两个如下图示的两个阶段:
今天中午看到Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测试,结论是在MNIST上,速度与P100差不多,相比CPU提速1.7倍。当然这只是一个最简单的例子,不能反映大部分情况。这里详细记录操作的一步步流程,如果你也感兴趣,不妨自己上手一试。
在使用 spacy 进行 NLP 时出现以下错误: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-164-8ef00790b0bb> in <module> 2 opt = nlp.begin_training(
深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练 今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏自编码器方面的知识。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。
来源:Deephub Imba 本文约4000字,建议阅读10分钟 在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
1、学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 重要性:学习率>正则值>dr
在面对模型不收敛的时候,首先要保证训练的次数够多。在训练过程中,loss并不是一直在下降,准确率一直在提升的,会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多(一般上千次,上万次,或者几十个epoch)没收敛,再考虑采取措施解决。
今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因,数据方面总结了四种可能的原因,模型方面总结了九种可能的问题。除此之外,文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象,并提供了常规做法。
参考 Tensorflow学习——Eager Execution - 云+社区 - 腾讯云
人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。在本文中,我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。
来源:DeepHub IMBA本文约3400字,建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。 人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和
文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因,数据方面总结了四种可能的原因,模型方面总结了九种可能的问题。除此之外,文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象,并提供了常规做法。
本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案,该方案中采用的模型是TCNN+RNN。
DeepFM,Ctr预估中的大杀器,哈工大与华为诺亚方舟实验室荣耀出品,算法工程师面试高频考题,有效的结合了神经网络与因子分解机在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,这样的称号我可以写几十条出来,这也说明了DeepFM确实是一个非常值得手动撸一边的算法。
数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环,通过数据分析,我们可以了解标签的分布、数据中存在的缺失值和异常值、特征与标签之间的相关性、特征之间的相关性等,并根据数据分析的结果,指导我们后续的特征工程以及模型的选择和设计。
我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念:张量和梯度。
训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况:
本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之二——libFM的训练过程之Adaptive Regularization的方法。 5.3、Adaptive Regularization的训练方法 5.3.1、SGD的优劣 在“机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法”中已经介绍了基于SGD的FM模型的训练方法,SGD的方法的最大优点是其训练过程很简单,只需在计算的过程中求解损失函数对每一个参数的偏导数,从而实现对模型参数的修改。 我们都知道,FM模型对正则化参数的选择比较敏感,
github:https://github.com/sladesha/deep_learning
本文介绍了如何用 TensorFlow 实现手写数字识别(MNIST 数据集)的模型训练和推理过程。首先介绍了 TensorFlow 的安装和配置过程,然后详细讲解了如何使用 TensorFlow 创建一个简单的神经网络模型,并使用 TensorFlow 的 API 进行模型训练和推理。最后,文章对 TensorFlow 的扩展和定制进行了简单的介绍,并使用 TensorFlow 的预测结果对数字进行识别。
下面论文列表为本小组同学推荐和整理,关于论文细节请联系论文作者。内容涵盖以下研究方向:文本生成、知识库问答、对话系统、推荐系统、情感分析、风格迁移。
总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验,我主要做了一些 RL,图像质量,图像分类,GAN 相关的任务,日常大概占用 5 - 10 张卡。
模型的训练不是单纯的调参,重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析,并给出了详细的解决方案,希望对大家训练模型有所帮助。
1.如果在迭代的100轮以内,出现NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
作者:hzwer https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/859040970
训练配置以及检测我在上一篇文章里已经写过了,这里主要写一下可能会遇到的一些问题及解决方案。 这里面要做的许多事情别人都已经是做过了的,我做一下总结而已。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图:操作会返回具体的值,而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型,并且还减少了样板代码。要遵循本指南,请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。
练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文: [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(RNN/GRU/LSTM) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(BERT)
该库 fork 自 @github/marvis 的 pytorch-yolo2,不过作者没有直接修改或者更新 marvis 的源文件,因为很多文件已经改了文件名。所以本库和源文件有很大的差异,主要差异有以下几点:
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。 我们先来了解两个主题: 什么是时间序列分析? 什么是 LSTM? 时间序列分析:时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。 在现实世界的案例中,我们主要有两种类型的时间序列分析: 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据,我们将使用单列进行
SCALE全称是Single-Cell ATAC-seq analysis vie Latent feature Extraction, 从名字中就能知道这个软件是通过隐特征提取的方式分析单细胞ATAC-seq数据。
一般我们在训练神经网络模型的时候,都是每隔多少步,输出打印一下loss或者每一步打印一下loss,今天发现了另一种记录loss变化的方法,就是用
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据,图片数据,文本数据,时间序列数据。
来源:极市平台本文约9600字,建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
In this assignment, you will build a face recognition system. Many of the ideas presented here are from FaceNet. In lecture, we also talked about DeepFace.
第15章 自编码器 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang 校对:@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据(叫做编码)的人工神经网络(即,训练集是未标记)。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。更重要的是,自编码器可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训练(正如我们在第 11 章中讨论过的)。最后,他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据;这
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云