参考：1) torch.optim.lr_scheduler: 调整学习率、2) PyTorch torch.optim.lr_scheduler 学习率 - LambdaLR;StepLR;MultiStepLR;ExponentialLR、3)PyTorch学习之六个学习率调整策略目录：一、lr_scheduler调整策略：根据训练次数  
# 如何实现PyTorch的all_reduce
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要在深度学习项目中使用分布式训练。其中一个重要的操作就是all_reduce，它可以帮助我们将不同节点上的梯度进行聚合，从而加速模型的训练过程。在PyTorch中，我们可以通过使用torch.distributed包来实现all_reduce操作。
## 流程步骤
下面是实现PyTorch的all_redu
原创
2024-03-28 04:25:13
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# PyTorch指定all reduce的process group
在分布式深度学习中，all reduce是一种常用的通信模式，用于在多个计算节点上对梯度进行聚合。PyTorch提供了`torch.distributed`库来支持分布式训练，并且可以指定使用特定的process group进行all reduce操作。本文将介绍如何在PyTorch中指定all reduce的process
原创
2023-08-03 08:17:57
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官方教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html# 新版pytorch中load_state_dict()不支持map_location参数，但torch.load()支持背景假设pytorch model执行save操作时，模型参数是在gpu上，那么运行checkpoint = torch.load(ch
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2023-03-07 16:11:29
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5和6是在数据回归中用的较多的损失函数5. nn.L1Loss功能：计算inputs与target之差的绝对值
代码：nn.L1Loss(reduction='mean')公式：\[l_n = |x_n-y_n|
\]6. nn.MSELoss功能：计算inputs与target之差的平方
代码：nn.MSELoss(reduction='mean')主要参数：reduction:计算模式,non
# 学习 PyTorch 的 Reduce 操作
作为一名新手开发者，了解如何在 PyTorch 中实现 reduce 操作是非常重要的。Reduce 操作可以帮助我们在处理多维张量时汇聚数据，从而用于进一步的计算或分析。本文将为您总结实现 PyTorch reduce 操作的完整流程，并截图提供详细代码示例，逐步指导您如何深刻理解这一过程。
## 整体流程
在实现 PyTorch 的 re
文章转自：PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自定义调整学习率
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2023-11-03 13:28:30
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# 如何实现 PyTorch 的 All 函数
作为一名刚入行的新开发者，你可能会对 PyTorch 的许多功能感到困惑。尤其是当你第一次接触“all”这个概念时，可能不知道该如何实现。在本篇文章中，我将为你详细解析如何在 PyTorch 中实现“all”函数，并提供代码示例和详尽的注释，确保你能轻松上手。
## 任务流程
在实现 PyTorch 的“all”函数之前，我们可以先明确一下整个
原创
2024-10-05 04:35:20
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目录2.1 比较大小 2.2基本运算 2.3 统计相关的计算2.4 张量的自动微分张量计算 张量的计算内容主要包括：张量之间的大小比较，张量的基本运算，如元素之间的运算和矩阵之间的运算等，张量与统计相关的运算，如排序，最大值，最小值，最大值的位置等内容。2.1 比较大小对于torch.allclose()函数，比较的是两个元素是否接近，比较A和B是否接近的公式为： ∣A − B
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2023-09-17 15:54:38
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Broadcast 看名字就很好理解了，其实就是把同一份数据分发广播给所有人，示意图如下： Scatter 不同于Broadcast， scatter可以将不同数据分发给不同的进程。 Gather 这个也很好理解，就是把多个进程的数据拼凑在一起。 Reduce reduce就是将多个进程中的数据按照
原创
2021-05-01 22:23:57
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# PyTorch reduce_max的用法
在深度学习任务中，我们经常需要对张量进行各种操作和计算。其中，求取张量中的最大值是一个常见的需求，而PyTorch中的reduce_max函数可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍PyTorch reduce_max的用法，并通过一个示例解决一个实际问题。
## 什么是reduce_max
reduce_max是PyTorch中的一个函数，用于求
原创
2023-10-02 04:04:06
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阅读笔记
原创
2023-08-07 07:40:31
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简单的AC自动机+DP，DP很容易想到。但是这题
原创
2023-07-05 19:02:43
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目录一、Spring与Spring Boot1 Spring能做什么1.1 Spring的能力1.2 Spring是什么2 Spring Boot22.1 Spring Boot2 与 Spring Boot2.2 Spring Boot 优点2.3 Spring Boot 缺点二、时代背景1 微服务2 分布式3 云原生（Cloud Native）参考资源 一、Spring与Spring Boo
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2024-01-12 21:36:30
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CPU 指令环 ring0，ring1，ring2，ring3
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2020-11-07 20:28:00
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一、内容 For the hope of a forever love, Steven is planning to send a ring to Jane with a romantic string engraved on. The string's length should not exceed N. The careful Steven knows Jane so deeply tha...
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2021-08-27 14:16:11
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题意：给你n个模式串，每个模式串有一个得分，让你构造出一个长度为N之内且分数最高的文本串;输出字典序列最小的。
解题思路： AC自动机 + DP ， 不过要输出字典序列最小，多开一个 一个三维字符串来辅助二维DP（新思路） ， DP[i][j] ,表示到i位置状态为j的最大得分。
解题代码：
1 // File Name: temp.cpp
2 // Author: darkdrea
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2014-09-16 23:22:00
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2022-10-15 00:44:25
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RingTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1564Accepted Submission(s): 487Problem DescriptionFor the hope of a forever love, Steven is planning to send a ring to Jane with a romantic string engraved on. The string's length should not e
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2013-06-29 21:12:00
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一、内容 For the hope of a forever love, Steven is planning to send a ring to Jane with a romantic string
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2022-01-06 14:47:27
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