Python循環創建變量名
本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。 如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/news/535172.shtml 繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/news/535172.shtml 英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/news/535172.shtml
如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！相關文章
pytorch：固定部分層參數，固定單個模型
文章目錄固定部分層參數固定指定層的參數不同層設置不同的學習率固定部分層參數
class RESNET_attention(nn.Module):def __init__(self, model, pretrained):super(RESNET_attetnion, self).__init__()self.resnet model(pretrained) # 這個model被固定for p in self.parame…
Pytorch 各種模塊：降低學習率，
1.訓練過程中學習率衰減
if (self.e1) > (self.num_epochs - self.num_epochs_decay):g_lr - (self.g_lr / float(self.num_epochs_decay))d_lr - (self.d_lr / float(self.num_epochs_decay))self.update_lr(g_lr, d_lr)print(Decay learning rate to g_lr: {}, d_lr:{}..…
cudnn.deterministic = True 固定隨機種子
隨機數種子seed確定時，模型的訓練結果將始終保持一致。
隨機數種子seed確定時使用相同的網絡結構，跑出來的效果完全不同，用的學習率，迭代次數，batch size 都是一樣。
torch.backends.cudnn.deterministic是啥&#x…
torch.backends.cudnn.benchmark 加速訓練
設置 torch.backends.cudnn.benchmarkTrue 將會讓程序在開始時花費一點額外時間，為整個網絡的每個卷積層搜索最適合它的卷積實現算法，進而實現網絡的加速。適用場景是網絡結構固定（不是動態變化的），網絡的輸入形狀&…
各種損失損失函數的使用場景和使用方法：KL散度
KL 散度的使用場景
KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又稱相對熵，是描述兩個概率分布 P 和 Q 差異的一種方法
torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_averageNone, reduceNone, reductionmean)
torch.nn.KLDivLoss(input, target, si…
RNN，LSTM，GRU的理解
RNN x 為當前狀態下數據的輸入， h 表示接收到的上一個節點的輸入。
y為當前節點狀態下的輸出，而h′h^\primeh′為傳遞到下一個節點的輸出.
LSTM #定義網絡
lstm nn.LSTM(input_size20,hidden_size50,num_layers2)
#輸入變量
input_data Variable(tor…
常用的loss函數，以及在訓練中的使用
文章目錄KL 散度L2 loss做標準化處理CElossCTCLossAdaptiveAvgPool2dKL 散度
算KL散度的時候要注意前后順序以及加log
import torhch.nn as nn
d_loss nn.KLDivLoss(reductionreduction_kd)(F.log_softmax(y / T, dim1),F.softmax(teacher_scores / T, dim1)) * T * T蒸餾lo…
Shell 在訓練模型的時候自動保存訓練文件和模型到指定文件夾
在進行深度學習訓練的過程中，往往會跑很多實驗，這就導致有的實驗設置會忘記或者記混淆，我們最好把train test model 的代碼都copy一遍到指定文件夾中，這樣后面檢查也方便。 用shell指令保存文件
#!/bin/sh
GRUB_CMDLINE_LINUX&qu…
Pytorch：數據并行和模型并行，解決訓練過程中內存分配不均衡的問題
文章目錄數據并行單機多卡訓練，即并行訓練。并行訓練又分為數據并行 (Data Parallelism) 和模型并行兩種。
數據并行指的是，多張 GPU 使用相同的模型副本，但是使用不同的數據批進行訓練。而模型并行指的是，多張GPU 分別訓練模型的…
DataParallel 和 DistributedDataParallel 的區別和使用方法
1.DataParallel
DataParallel更易于使用（只需簡單包裝單GPU模型）。
model nn.DataParallel(model)它使用一個進程來計算模型參數，然后在每個批處理期間將分發到每個GPU，然后每個GPU計算各自的梯度，然后匯總到GPU0中…
，torch.cuda.device_count()，torch.cuda.get_device_name(0))
torch.cuda.is_available()，torch.cuda.device_count()，torch.cuda.get_device_name(0)
torch.cuda.is_available() cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() 返回gpu數量；
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，設備索引默認從0開始；
torch.cuda.current_device() 返回當前設備索引；
windows, 放方向鍵設置為vim格式，autohotkey-windows
安裝 Autohotkey
https://www.autohotkey.com/download/
設置快捷鍵 隨便找個目錄,鼠標右鍵新建一個autohotkey的腳本。 映射一個鍵——上左下右 經常打字的人都知道,我們編輯文本時要上下左右移動光標,難免要將手移到方向鍵再移回來打字。對我這樣的懶癌后期患者,這簡直不能…
Hbase數據模型及Hbase Shell
目錄
1 數據模型
1.1 相關名詞概念
1.2 模型分析
2 Hbase Shell操作
2.1 命名空間
2.2 表操作
2.2.1 創建表
2.2.2 更改表結構
2.2.3 表的其他操作
2.3 數據操作
2.3.1 添加數據(put)
2.3.2 刪除數據(delete)
2.3.3 獲取數據(get|scan)
3 過濾器
3.1 比較運算符…
非關型數據庫之Hbase
目錄
1 Hbase簡介
1.1 初識Hbase
1.2 Hbase的特性
2 HDFS專項模塊
2.1 HDFS的基本架構
2.1.1 HDFS各組件的功能：
2.2 HFDFS多種機制
2.2.1 分塊機制
2.2.2 副本機制
2.2.3 容錯機制
2.2.4 讀寫機制 3 Hbase組件及其功能 3.1 客戶端
3.2 Zookeeper
3.3 …
MongoDB Shell操作
目錄
1 數據庫操作
2 集合操作
3 文檔操作
3.1 插入文檔(insert|insertOne|insertMany)
3.2插入、刪除的循環操作
3.2 刪除文檔(remove|deleteOne|deleteMany)
3.3 更新文檔(update|save)
3.4 查詢文檔(find)
4 游標
5 索引
6 聚合 1 數據庫操作 當新創建的數據庫里…
)
MongoDB副本集、分片集的偽分布式部署(保姆級教程)
目錄
1 集群架構(概念篇)
1.1 MongoDB核心組件
1.2 主從復制
1.3 副本集
1.4 分片集
2 集群搭建
2.1 部署副本集(偽分布式)
2.2 分片集部署(偽分布式)
2.3 副本集與分片集區別 1 集群架構(概念篇) MongoDB有三種集群部署模式，分別是主從復制(Master-Slave)…
非關型數據庫之MongoDB
目錄
1 MongoDB簡介
1.1 初識MongoDB
1.2 MongoDB與傳統的關系型數據庫的區別
1.3 MongoDB存儲結構
1.4 BSON支持的數據類型
2 MongoDB Shell操作
3 MongoDB集群操作 1 MongoDB簡介
1.1 初識MongoDB MongoDB來源自英文單詞"Humongous”，譯為“龐大的”…
)
【手把手 腦把腦】教會你使用idea基于MapReduce的統計數據分析(從問題分析到代碼編寫)
目錄
1 編程前總分析
1.1 數據源
1.2 需要掌握的知識
1.2.1 Hadoop對比java的數據類型
1.2.2 MapReduce流程簡介 1.3.3 MapReduce流程細分
2 編碼階段
2.1 導入依賴
2.2 mapper
2.3 reducer
2.4 main 1 編程前總分析
1.1 數據源
英語,李沐,85,男,20
數學,李沐,54,男…