来源:DeepHub IMBA本文约3000字,建议阅读9分钟本文将讨论Python的函数参数。 我们将了解*args和**kwargs,/和*的都是什么,虽然这个问题是一个基本的python问题,但是在我们写代码时会经常遇到,比如timm中就大量使用了这样的参数传递方式。 定义和传递参数 parameters 和arguments 之间的区别是什么?许多人交替使用这些术语,但它们是有区别的: Parameters 是函数定义中定义的名称; Arguments是传递给函数的值。 红色的是param
本文将讨论Python的函数参数。我们将了解*args和**kwargs,/和*的都是什么,虽然这个问题是一个基本的python问题,但是在我们写代码时会经常遇到,比如timm中就大量使用了这样的参数传递方式。
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
Simple Transformers专为需要简单快速完成某项工作而设计。不必拘泥于源代码,也不用费时费力地去弄清楚各种设置,文本分类应该非常普遍且简单——Simple Transformers就是这么想的,并且专为此实现。
常常发资源的英伟达工程师小姐姐Chip Huyen,又发射了一套Python隐藏功能合集。
Optuna是一个开源的超参数优化框架,Optuna与框架无关,可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例,使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。
可变数量参数是指参数前带 * 的。如 *args. 比如,你想要通过一些参数信息来打印日志。使用固定参数如下:
由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择,对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但至关重要的任务。手动调优占用了机器学习算法流程中一些关键步骤(如特征工程和结果解释)的时间。网格搜索和随机搜索则不会干涉这些步骤,但是需要大量的运行时间,因为它们浪费了时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的,它们旨在使用带有策略的启发式搜索(informed search)在更短的时间内找到最优超参数,除了初始设置之外,并不需要额外的手动操作。
转自量子位,作者栗子 常常发资源的英伟达工程师小姐姐 Chip Huyen,又发射了一套 Python 隐藏功能合集。
TensorFlow是Google在2015年开源的深度学习框架,是目前最主流的深度学习计算框架。代码库本身有高达100万+的代码量,分为前端代码和后端代码。如此庞大的代码量造成了很多人不理解TensorFlow到底如何工作。
深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数,例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能,我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。
按照国际惯例,要了解一个东西的时候,首先明白它是什么,然后明白它能做什么,最后要知道为什么。 所以在介绍ref和out之前要先简单了解一下什么是引用参数与输出参数,因为使用ref和out要有所了解
先留个广告,最近做一个数据挖掘的比赛,主要用的就是 xgboost,等比赛完后年前好好整理代码开源,到时候代码会比下面整份完整。
在使用指南的最后一部分,我们汇总了使用PaddlePaddle过程中的常见问题,本部分推文目录如下: 2.22:【FAQ】模型配置相关问题汇总 2.23:【FAQ】参数设置相关问题汇总 2.24:【FAQ】本地训练与预测相关问题汇总 2.25:【FAQ】集群训练与预测相关问题汇总 2.26:如何贡献代码 2.27:如何贡献文档 参数设置相关问题汇总 |1. 如何选择SGD算法的学习率? 在采用sgd/async_sgd进行训练时,一个重要的问题是选择正确的learning_rate。如果learning_r
在之前的介绍中,我们已经介绍了fixture的简单用法,但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。
Python 函数:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15092393.html
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
100个最常问的JavaScript面试问答-第3部分 问题21.如何在JavaScript中清空数组? 问题22.如何从数组中删除重复项? 问题23.如何检查值是否为数组? 问题24.如何实施Array.prototype.map()方法 问题25.如何实现Array.prototype.filter()方法 问题26.如何实现Array.prototype.reduce()方法 问题27.JavaScript中的名称函数是什么? 问题28.可以将匿名函数分配给变量并将其作为参数传递给另一个函数吗? 问题
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
在Kotlin编程中,inline和crossinline是两个非常重要的关键字。这两个关键字可以帮助开发人员编写更加高效和灵活的代码。在这篇文章中,我们将探讨inline和crossinline的使用,以及如何在Kotlin中使用它们来提高代码质量和可读性。
在上一篇Boosting方法的介绍中,对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。
CPU:Central Processing Unit中央处理器,是一台计算机的运算核心和控制核心,
第9章 启动并运行TensorFlow 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对:@Lis
在本文中,我们将介绍超参数优化,然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止,我们已经看到了四种加速训练的方法(并且达到更好的解决方案):对连接权重应用良好的初始化策略,使用良好的激活函数,使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中,我们将介绍最流行的:动量优化,Nesterov 加速梯度,AdaGrad,RMSProp,最后是 Adam 优化。
在本文中将介绍如何使用 KerasTuner,并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧,例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具,它利用了高级搜索和优化方法,例如 HyperBand 搜索和贝叶斯优化。所以只需要定义搜索空间,Keras-Tuner 将负责繁琐的调优过程,这要比手动的Grid Search强的多!
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单:首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1),然后 TensorFlow 使用该图,并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
逻辑回归是一种常用的分类算法,尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。
本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络,并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字,这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”;
至今,很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究,这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包,它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。
1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本) 本项目原链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contribut
我们已经接触过函数(function)的参数(arguments)传递。当时我们根据位置,传递对应的参数。我们将接触更多的参数传递方式。 回忆一下位置传递: def f(a,b,c): return a+b+c print(f(1,2,3)) 在调用f时,1,2,3根据位置分别传递给了a,b,c。 关键字传递 有些情况下,用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。依然沿用上面f的定义,更改调用方式: print(f(c=3,
Go语言作为一门简洁高效的编程语言,吸引了越来越多的开发者。然而,在使用Go进行开发的过程中,有一些重要但容易被忽视的知识点和技巧,可能会导致潜在的问题或降低代码质量。本文将围绕这些容易疏忽的知识点进行探讨,并为您提供一些实用的解决方案。
MNIST可以说是机器学习入门的hello word了!导师一般第一个就让你研究MNIST,研究透了,也算基本入门了。好的,今天就来扯一扯学一学。
Batch Normalization: 使用 tf.layers 高级函数来构建带有 Batch Normalization 的神经网络 参考文献吴恩达 deeplearningai 课程[1]课程笔记[2]Udacity 课程[3] 在使用 tf.layers 高级函数来构建神经网络[4]中我们使用了 tf.layers 包构建了一个不包含有 Batch Normalization 结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比 本节中将使用 tf.layers 包实现包含有 Batch Normaliza
检查型异常(Checked Exception)是指在编译时需要进行处理的异常。在Java中,所有继承自Exception类的异常(除了RuntimeException及其子类)都属于检查型异常。当一个方法可能抛出一个检查型异常时,调用该方法的代码必须要么捕获这个异常,要么继续将这个异常向上层抛出。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
编者按: 这几个关键字非常重要,程序中经常见到他们的身影,但是确切意思有时候还需要多搜索下才能知道。笔者这里把它搬出来,也是希望大家引起重视,努力掌握它。 C++关键字:mutable、volatile、explicit以及__based mutable关键字 关键字mutable是C++中一个不常用的关键字,他只能用于类的非静态和非常量数据成员我们知道一个对象的状态由该对象的非静态数据成员决定,所以随着数据成员的改变,对像的状态也会随之发生变化! 如果一个类的成员函数被声明为const类型,表示该函数不会
默认值指示如果在函数调用期间未给出参数值,则函数参数将采用该值。默认值是使用表单关键字名称=值的赋值 (=) 运算符分配的。
在我们训练模型时,会经常使用一些小技巧,包括:模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。这些在我们训练网络的过程中会经常遇到。
Python中的函数不仅仅是一段可重用的代码块,还具备强大的进阶特性,如函数装饰器、匿名函数、闭包、生成器、递归等。本文将深入探讨Python函数的高级特性与技巧,以帮助你更好地编写清晰、灵活和高效的代码。
在使用Python进行编程开发过程中,我们可能会遇到一些错误,其中之一是TypeError。在本篇文章中,我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因,并提供解决方案。
【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域,特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本结构,对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解,如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外,本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用,列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲,这篇文章偏重概念理解和动手实现,相信对您的入门会有帮
Jeremy Howard是fast.ai的联合创始人,目前在Kaggle的植物幼苗分类竞赛中获得了第105名,但他的成绩下降得很快。因为,他自己的学生击败了他。这群学生的名字现在已经在整个Kaggle的排行榜的顶部了。
在Julia中,函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲,Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为:
'!'Linux 中的符号或运算符可用作逻辑否定运算符,也可通过调整从历史记录中获取命令,或通过修改运行先前运行的命令。以下所有命令均已在 bash Shell 中明确检查。虽然我没有检查过,但其中大部分不会在其他 shell 中运行。 按命令编号运行历史记录中的命令。 您可能不知道您可以从历史命令(已经 / 较早执行的命令)运行命令这一事实。要开始,首先通过运行 “history” 命令找到命令编号。 $ history 现在,在history的输出中,仅按照它出现的编号运行来自history的命令。假
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