今天介绍一下工作中会用到的 Git 分支模型。 先贴上图以表敬意 ?...在企业中，一个应用往往是有比较长的生命线，由很多个迭代项目开发构成，这时要解决几十甚至几百人的代码协作问题，就需要一套完整的规范的代码开发流程。...当时经常出现代码覆盖，各种代码合并，线上代码也不知道是哪个节点的代码。。。到我走的时候，也没使用上这个分支模型。...毕业后入职了某银行，不说分支模型了，Git 都没用上，直到今年跳槽到互联网公司才了解到这个分支模型。因此，你工作不一定会真正用到这个分支模型，如果是在互联网企业，很有可能会使用上。...好了，一大坨的文字描述了基于分支模型开发的过程。不同公司在应用过程中可能会有些微小的不同，但是整体流程都是差不多的。
gitflow的分支类型： master分支（1个） develop分支（1个） feature分支。同时存在多个。 release分支。同一时间只有1个，生命周期很短，只是为了发布。...hotfix分支。同一时间只有1个。生命周期较短，用了修复bug或小粒度修改发布。 在这个模型中，master和develop都具有象征意义。...master分支上的代码总是稳定的（stable build），随时可以发布出去。...当develop上的feature足够多以至于可以进行新版本的发布时，可以创建release分支。.../v0.5.1的分支，接下来在新分支上修改bug。
一、引言 我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
适配切换也会带来很大的开销 切换分支，需要重新设置相应的环境变量，比如 dev/qa/prod 需要切换到同事的代码，帮助调试代码复现问题 有的同学想到，git clone 多个 repo 不就可以了吗...这是解决上述问题的一个方法，但背后同样隐藏很多问题： 多个 repo 的状态是不好同步的，比如没办法快速 cherry-pick, 一个 repo checkout 的分支，另外一个 repo 需要重新...commit-ish (当然也可以指定 git log 中的任意一个 commit-ish) 创建一个名为 feature2 的分支，分支磁盘位置如上面结构所示 cd .....接下来，你就可以在 feature2 分支上做一切你想做的内容了(add/commit/pull/push)，和 main worktree 互不干扰 一般情况下，项目组都有一定的分支命名规范，比如 feature... prune 你也应该明白 git worktree 和 git clone 多个 repo 的区别了。
如果是从源代码编译出来的UE4, 明明代码完全一样, 不同机器编译出来的dll却无法兼容, 这对于多分支开发非常不方便. ? 在老版本里有个通过版本号判断的逻辑, 新版本改没了....分析UE4源码后发现目前是通过BulidId来判断dll跟引擎是不是兼容的. 那BuildId是哪里来的呢? ? ? ?...其实像发布的UE4版本是通过"-Formal"参数来生成固定的BuildId的, 不过我们也可以直接修改Engine/Build/Build.version来生成固定的BuildId: ?...改完后如果代码一样, 不同机器编译出来的引擎也能够打开同个工程的dll 了 参考资料 https://udn.unrealengine.com/questions/506626/view.html https
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...，但如何加载多个模型呢？...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...，加载多个模型并不是一件困难的事情。
PyTorch最近版本更新很快，1.2/1.3/1.4几乎是连着出，其中： 1.3/1.4版本主要是新增并完善了PyTorchMobile移动端部署模块和模型量化模块。...而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...简介 ---- 也许是为了更方便地搭建Bert，GPT-2之类的NLP模型，PyTorch将Transformer相关的模型分为nn.TransformerEncoderLayer、nn.TransformerDecoderLayer...WordEmbedding可以直接使用PyTorch自带的nn.Embedding层。...训练过程可以参考PyTorch官网提供的chatbot的教程
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...损失函数用于计算输出和目标之间的差距，为神经网络的参数更新提供一定的依据（反向传播） 可以在这里看PyTorch支持的损失函数： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html...pytorch支持的优化器可以在：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 中查看。...现有模型的使用 pytorch中也提供了一些已经训练好的模型可以使用并且修改，以VGG16模型为例做分类问题，模型结构如下： 1_NNifzsJ7tD2kAfBXt3AzEg.png 在pytorch...，它输出的维度out_features = 1000，所以它可以进行1000分类的任务，如果我们想将这个模型用在CIFAR10中，有两种途径： 把 out_features 改成10 在输出层下再加入一层
在这10年间，Git本身已经风靡全球，而且web应用程序越来越成为最流行的软件应用类型，至少在我的认知中是这样的。Web应用程序通常是连续交付的，而不是回滚的，而且你不必支持多个版本的软件。...然而，如果您正在构建显式版本化的软件，或者如果您需要在野外支持软件的多个版本，那么git-flow可能仍然像过去10年一样适合您的团队。如果是这样，请继续阅读。...但除了这种中心化的推-拉关系之外，每个开发人员还可以和其他人组成子团队，子团队成员之间互相拉取对方的代码。这种模式对多个开发者协作开发一个大型的需求更加有利。...辅助分支 除了 master 和 develop 这两个主要分支之外，我们的开发模型还会使用多个次要分支来支持多人并行开发模式。...它形成了一个优雅的思维模型，易于理解，并引领团队成员达成对分支和发布过程的共识。
Style，是参考业界实践对 Git 提交记录格式和分支模型所做的总结。...本文在 Git Style 基础上，再次描述提交记录的格式和分支模型，并介绍两个工具 commitizen 和 gitflow，分别处理维护提交记录格式和分支切换的工作。...Branching Model Vincent Driessen 的分支模型（Branching Model）介绍 Git 分支和开发，部署，问题修复时的工作流程， ?...和 master 分支 发布 master 代码到生产环境 该分支模型值得借鉴的地方包括， 规范的分支命名 将分支和代码运行环境关联起来 分支和代码运行环境的关系是这样的， master => 生产环境...release/，hotfix/ => 预上线环境 feature/*，develop => 开发环境 gitflow Vincent Driessen 的分支模型将开发流程和Git分支很好的结合起来
其实只是模型的话还是很好弄的，按照别人的模型，舔砖加瓦。...torch.nn.functional.normalize(X) # L2 normalization 3、多卡同步BN 当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch...model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer...注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False
线性模型 一般流程 准备数据集（训练集，开发集，测试集） 选择模型（泛化能力，防止过拟合） 训练模型 测试模型 例子 学生每周学习时间与期末得分的关系 x(hours) y(points) 1 2 2...设计模型 观察数据分布可得应采用线性模型: \hat y = x * w + b 其中 \hat y 为预测值，不妨简化一下模型为: \hat y = x* w 我们的目的就是得到一个尽可能好的...使模型的预测值越 接近 真实值，因此我们需要一个衡量接近程度的指标 loss，可用绝对值或差的平方表示单 g 个样本预测的损失为(Training Loss)： loos = (\hat y - y...因此，对于多样本预测的平均损失函数为(Mean Square Error)： MSE = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} # 定义模型函数 def...= 2.0 时损失最小，该点也是损失函数图像的最小值。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛，以绝对优势取得了多个比赛的冠军。而且它在保证网络精度的前提下，将网络的深度达到了152层，后来又进一步加到1000的深度。...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object...), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型： 其中best.mdl是第二中方法保存的...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1....前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要重复造轮子。...迁移学习是机器学习的分支，现在之所以 迁移学习和神经网络联系如此紧密，现在图像识别这块发展的太快效果也太好了，所以几乎所有的迁移学习都是图像识别方向的，所以大家看到的迁移学习基本上都是以神经网络相关的计算机视觉为主...固定层的向量导出 PyTorch论坛中说到可以使用自己手动实现模型中的forward参数，这样看起来是很简便的，但是这样处理起来很麻烦，不建议这样使用。
保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch...：保存epoch，为了可以接着训练 （2）恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的 （1）保存模型 这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) （2）恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))
前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程 减少代码重复 核心思想 减少代码重复是 FastAPI...的核心思想之一。...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性 上面代码存在的问题 三个模型都共享大量数据 利用 Python 继承的思想进行改造 声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...搭建模型流程 import torchvision import torch.nn as nn import torch from torch.utils.data import DataLoader...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型...可以看到效果并不是很好，仅作为演示 GPU训练模型 用之前搭建好的模型，演示如何使用GPU训练 主要就是在：网络模型、数据（输入、标签）、损失函数上设置 .cuda() 模式即可 实测比CPU快10...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型
在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度 在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...请注意，CUDA内存不足问题的另一个解决方案是简单地使用多个GPU，但这是一个很多人无法使用的选项。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。...最后，如果你使用的是pytorch或者是pytorch的初学者，可以使用这个库：https://github.com/deephub-ai/torch-handle，他会对你有很大的帮助。
在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...可能还有一些其他问题，感兴趣的话可以看一下知乎上问题: PyTorch 有哪些坑/bug？ 7. 总结 上面大概梳理了一下可能导致PyTorch的模型可复现性出现问题的原因。...总之，应该尽量满足可复现性的要求，我们可以通过设置固定seed等操作，尽可能保证前后两次相同实验得到的结果波动不能太大，不然就很难判断模型的提升是由于随机性导致的还是对模型的改进导致的。
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