初始化时给定了衰减率(0.99)和控制衰减率的变量step，ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) # 定义一个更新变量滑动平均的操作...maintain_average_op = ema.apply([v1]) with tf.Session() as sess: # 初始化所有变量 init_op...= tf.global_variable_initializer() sess.run(init_op) # 通过ema.average()获取滑动平均之后变量的取值。...print sess.run([v1, ema.average(v1)]) # 更新变量v1的值到5。...see.run(maintain_average_op) print sess.run([v1, ema.avergae(v1)]) # 输出[5.0, 4.5] #
EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。...以下，列举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，…....，Xn 当N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1 当N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1 当N=...3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3-1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1 当N=4，则EMA...所以EMA比MA更具参考价值，而EMA也不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，EMA就更加稳定了。
今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下...EMA。...目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...EMA原理理解 上面的那个公式看似复杂，其实很容易理解，其实EMA就是把每一次梯度下降更新后的权重值和前一次的权重值进行了一种“联系”，这种联系让我们的模型更新还需要看上一次更新的脸色，没那么“随意”。...ckpt和pb保存不同的原因 众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？
今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。...EMA的定义 image.png image.png 在深度学习的优化中的EMA image.png EMA的偏差修正 image.png EMA为什么有效 image.png ?...= EMA(model, 0.999) ema.register() # 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights def train(): optimizer.step...() ema.update() # eval前，apply shadow weights；eval之后，恢复原来模型的参数 def evaluate(): ema.apply_shadow...() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧： 指数加权平均（EMA）, https://blog.csdn.net/mikelkl
20.04，这个版本的glibc、gcc比较高，安装起来非常丝滑 之前尝试过用centos7安装，但是glibc升级有点麻烦，搞了好几次都没搞好 系统配置 安装系统的时候选择镜像，直接帮我们把conda、python...python：3.8，最好是直接把python替换成python3，这样的话脚本运行起来很方便 cuda：11.6：https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive...miniconda3：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh 更新pip python...stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt # 配置文件（下载以后注意把文件名修改为768-v-ema.yaml） https://raw.githubusercontent.com...-2-base/resolve/main/512-base-ema.ckpt # 配置文件（下载以后注意把文件名修改为512-base-ema.yaml） https://raw.githubusercontent.com
(df,N): for i in range(len(df)): if i==0: df.ix[i,'ema']=df.ix[i,'close'] if i 0: df.ix[i,'ema...=(get_EMA(df,4)+df['close'].rolling(8).mean()+ df['close'].rolling(16).mean())/3 df['a2']=(get_EMA...''' 补充知识：Python使用逻辑运算符and、or、nor判断整数正负 今天刷Leetcode的时候，对整数进行翻转，由于Python的除法是向下取整，因此要对输入整数进行正负的判断，当时想到的是使用三目运算...由于最开始接触的C语言，学习Python的时候就没有太在意逻辑运算符，以为跟C语言一样返回的是一个布尔值，不知道为何会返回1和-1，查了相关资料发现Python中逻辑运算原理如下： x and y 布尔...总而言之，使用Python中的逻辑运算符返回的并不是非False即True，而与输入x，y相关。
.}) # 这样每次得到的都是更新后的weight 关于tf.control_dependencies的具体用法，請移步官网https://www.tensorflow.org/api_docs/python...= tf.assign_add(w, 1.0) ema_op = ema.apply([update]) with tf.control_dependencies([ema_op]): ema_val...i in range(3): print(sess.run([ema_val])) 也许你会觉得，在我们 sess.run([ema_val])， ema_op 都会被先执行，然后再计算...有兴趣的可以看一下源码，就会发现 ema.average(update) 不是一个 op，它只是从ema对象的一个字典中取出键对应的 tensor 而已，然后赋值给ema_val。...) update = tf.assign_add(w, 1.0) ema_op = ema.apply([update]) with tf.control_dependencies([ema_op])
用其来存放 ema 的值 import tensorflow as tf w = tf.Variable(1.0) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9...= ema.apply([w])#这句和下面那句不能调换顺序 # 以 w 当作 key， 获取 shadow value 的值 ema_val = ema.average(w)#参数不能是list，有点蛋疼...) print(sess.run(ema_val)) # 创建一个时间序列 1 2 3 4 #输出： #1.1 =0.9*1 + 0.1*2 #1.29 =0.9*1.1...这是因为，当程序执行到 ema_op = ema.apply([w]) 的时候，如果 w 是 Variable， 那么将会用 w 的初始值初始化 ema 中关于 w 的 ema_value，所以 [图片...blog.csdn.net/u012436149/article/details/56665612 参考资料 https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python
将代码克隆到本地： https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 然后用Anaconda创建一个新的环境: conda create --name sd2 python...稳定扩散2.0基础模型768x768 => 768-v-ema.ckpt (5 gb) 稳定扩散2.0基础模型512x512 => 512-v-ema.ckpt (5 gb) 稳定扩散2.0深度模型=>...512-depth-ema.ckpt (5.7 GB) 稳定扩散2.0 X4 Upscaler => X4 - Upscaler -ema.ckpt (3.5 GB) 稳定扩散2.0 inpainting...python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt...\models\512-base-ema.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 512 --W 512 -
Diffusers库则满足了这一需求，允许用户在Python中根据特定需求自定义模型和提示来生成图像。...conda create -n sd python=3.10.6 pip install diffusers pip install transformers pip install torch pip...python ~/diffusers/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path dreamlikePhotoreal20...--extract_ema 仅适用于同时具有EMA和非EMA权重的检查点。是否提取EMA权重。默认为False。添加--extract_ema以提取EMA权重。...EMA权重通常用于生成更高质量的图像进行推理。非EMA权重通常用于继续微调。 --upcast_attention 注意力计算是否应始终进行上转换。在运行稳定扩散2.1时，这是必需的。
实验环境 ubuntu 16.04 python 2.7.13 tensorflow 1.3.0 MNIST数据集 我不清楚windows下可不可以装tensorflow，反正很久以前是不行，现在好像可以了...= tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step) ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables...= tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_backward.MOVING_AVERAGE_DECAY) ema_restore = ema.variables_to_restore...终端输入python mnist_backward.py，开始训练，会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, loss on training batch is 0.159981...再开一个终端，输入python mnist_test.py，进行同步的测试（每五秒一次），会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, test accuracy =
作者：邢不行 原文链接： http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html （本文已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 【量化小讲堂-python...& pandas技巧系列】使用python计算各类移动平均线 计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情： 1....2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA； 3.将计算好的数据输出到csv文件中。...in ma_list: stock_data['MA_' + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data['close'], ma) # 计算指数平滑移动平均线EMA...for ma in ma_list: stock_data['EMA_' + str(ma)] = pd.ewma(stock_data['close'], span=ma) # 将数据按照交易日期从近到远排序
到底说明的是一种什么样的趋势呐，带着激动的心情，作者今天就用python实践了一波。发现也就那样吧，有严重的时间延迟特征。这里小记一下。...神仙线有三条，分别为h1,h2,h3.计算的方法如下： h1=m日的收盘均价均线 h2=n日的h1的均线 h3=h日的收盘价均线 通达信代码如下： 神仙大趋势H1:EMA(CLOSE,6); H2:EMA...(神仙大趋势H1<H2,神仙大趋势H1,H2,1,1),COLORBLUE; 通达信作图的效果： 可能这样看起来好像效果挺好的哈，这个指标看起来挺好实现的，那么我们用python实现一下。...#神仙趋势线 result['h1']=talib.EMA(result['close'],6) result['h2']=talib.EMA(result['h1'],...H3[i]>H1[i]: self.ax1.axvline(i, ls='-', c='white', ymin=0, ymax=0.04, lw=1) 经过python
若研发环境系统（例如Python）与生产环境系统（例如C++）不同，要维护两套代码，对用户是非常沉重的负担。...2、现有解决方案的优缺点 python pandas/numpy目前是研究阶段最常用的高频因子解决方案。...一个解决办法是通过启动多个python进程来并行计算。...python pandas的实现是针对历史数据的，面对生产环境中的流式数据，如果不修改代码，只能采用类似apache spark的处理方法，把数据缓存起来，划分成一个个数据窗口来计算。...(1000 * sum_diff(ema(close, 20), ema(close, 40)),10) - ema(1000 * sum_diff(ema(close, 20), ema(close
执行python make_hdf5.py --dataset I128 --batch_size 128 --data_root data hdf5 是为了将数据处理成更利于快速 I /O 的格式，...的预训练模型去计算 IS 分数（ μ \mu μ 和 σ \sigma σ） 开始训练 python train.py \ --dataset I128_hdf5 \ # which Dataset...--use_ema --ema_start 2000 --G_eval_mode \ --test_every 2000 --save_every 1000 --num_best_copies 5 -...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py --dataset I128_hdf5 --parallel --shuffle --num_workers 8 --...--use_ema --ema_start 2000 --G_eval_mode --test_every 2000 --save_every 1000 --num_best_copies 5 --num_save_copies
article/details/127333754 step2: 确保homebrew安装完成之后,使用homebrew安装相关软件 brew install cmake protobuf rust python...@3.9 git wget 重点注意： Python版本选择3.9而不是官网给出的3.10 安装wget时会报以下错误 解决方案： 1.设置git git config --global user.name...模型库下载，下载的2.0版本，2.0版本模型文件共两个： 从https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt...下载完成之后将模型文件放到“stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/”下，将768-v-ema.ckpt 改为 768-v-ema.yaml 从官网...step5:运行下面命令来运行Web UI，将使用venv创建和激活Python虚拟环境，并自动下载和安装任何剩余的缺失依赖项。 cd stable-diffusion-webui .
如前文所述，EMA1周期参数一般取12日，EMA2一般取26日，而DIF一般取9日，在此基础上，MACD指标的计算步骤如下所示。 第一步：计算移动平均值（即EMA）。...12日EMA1的计算方式是：EMA（12）= 前一日EMA（12）× 11/13 ＋ 今日收盘价 × 2/13 26日EMA2的计算方式是：EMA（26）= 前一日EMA（26）× 25/27...DIF = 今日EMA（12）－ 今日EMA（26） 第三步：计算差离值的9日EMA（即MACD指标中的DEA）。用差离值计算它的9日EMA，这个值就是差离平均值（DEA）。...向大家介绍我的新书：《基于股票大数据分析的Python入门实战》 通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现） 在我的新书里，尝试着用股票案例讲述Python爬虫大数据可视化等知识...以股票RSI指标为例，学习Python发送邮件功能（含RSI指标确定卖点策略） 以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习 用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果
python demo/conditional_demo.py configs/biggan/biggan_ajbrock-sn_imagenet1k_128x128_b32x8_1500k.py https...python apps/conditional_interpolate.py configs/biggan/biggan_ajbrock-sn_imagenet1k_128x128_b32x8_1500k.py...通过设置 generator 网络的备份 generator_ema 。...在每个 train iter 后，将更新的模型参数和历史参数加权平均后作为generator_ema 的参数，这样 generator_ema 的参数更新会比 generator 更加平滑，作为训练结束后的...为了使用 ema，首先需要在上文 train_cfg 中将 use_ema 设置为 True，同时，需要在 config 中添加一个 ExponentialMovingAverageHook。
报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化，并且有一定的领先性，可以以此构造指数择时策略，原理见研报（在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码) 文章为个人对报告的理解，结果并不准确，有问题请指出 python...2.高阶矩和EMA 高阶矩和EMA定义 def getHighMoment(EarnRate,k,N = 20): HighMoment = (EarnRate**k).rolling(window...alpha = 0.2,0.4时的EMA EMA_02 = getEMA(Moment_20_5,0.2) EMA_04 = getEMA(Moment_20_5,0.4) HS = plt.subplot...1] > EMA[i-2] and flagloss !...= -1: flag[i] = -1 flagloss = 0 if EMA[i - 1] > EMA[i-2]*(1-k) and EMA
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1)) cem = tf.reduce_mean(ce) √matplotlib 模块:Python...自定义:y 与 y_的差距 其次，总损失值为预测结果与标准答案的损失值加上正则化项 loss = y 与 y_的差距 + tf.add_n(tf.get_collection('losses')) Python...tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step) √在 Tensorflow 中，滑动平均表示为: ema...= tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step) ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables...()) with tf.control_dependencies([train_step, ema_op]): train_op = tf.no_op(name='train') 其中，滑动平均和指数衰减学习率中的
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