0 概述在深度学习中， 出于训练效率的考虑， 甚至有时候模型太大导致单个GPU卡放不下的情况， 这时候都需要用到分布式训练。 从大的方面分类， 并行训练可以分为数据并行， 模型并行以及混合并行3种。其中数据并行应用最为广泛， 也比较成熟。而模型并行目前还不够成熟， 缺乏统一的方案。本文主要介绍数据并行的方式， 并且主要关注pytorch训练框架。pytorch的并行训练主要有3种方式:DP (Da
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2023-11-19 09:09:57
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DTW（动态时间调整）动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度，由于每次发言，每个字母发音的长短不同，会导致两条语音不会完全的吻合，动态时间调整算法，会对语音进行拉伸或者压缩，使得它们竟可能的对齐。如上图红圈标注的位置，可以发现下面那条线中有许多的点与之对应，如果换成一个个离散的点表示的话，实际上是对上一条曲线该点进行了拉伸处理，使得它们最大化对齐。最近在研究时间序列的问题，时间序列类似这
# 使用 PyTorch 实现动态时间规整（DTW）的指南
动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种用于在时间序列中计算相似度的算法。DTW 在语音识别、手势识别及其他许多序列分析场景中都得到了广泛应用。本文将指导初学者如何在 PyTorch 中实现 DTW。
## 过程概述
我们将通过以下步骤实现 DTW：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
1、多GPU训练 关于DDP单卡多GPU训练：为防止出现OS中无WORLD_SIZE、RANK、LOCAL_RANK、MASTER_ADDR、MASTER_PORT字段，及init_process_group卡死，需要使用命令行拉起进程：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 python -m torch.distr
# 动态时间规整（DTW）在Python中的实现
在时间序列分析中，动态时间规整（Dynamic Time Warping，简称DTW）是一种常用的算法。它的主要应用是度量不同时间序列间的相似度，尤其是在时间轴上可能存在变形或错位的情况下。DTW被广泛用于语音识别、手写数字识别和其他许多领域。
## 什么是DTW？
动态时间规整用于计算两个时间序列之间的距离。与传统的欧几里得距离不同，DTW
原创
2024-10-11 10:18:53
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## 实现动态时间规整（DTW）的Python代码示例
动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种用于计算两个时间序列之间的相似度的方法。它可以处理时间序列之间的非线性关系，并且可以处理序列之间长度不同的情况。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现DTW算法，并给出相应的代码示例。
### 什么是动态时间规整（DTW）？
DTW是一种用于比较两个时间序列的
原创
2024-04-10 05:26:00
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# 动态时间规整（Dynamic Time Warping）的Java实现
动态时间规整（Dynamic Time Warping，简称DTW）是一种用于比较两个时间序列相似性的算法。它可以解决两个时间序列在时间轴上长度不同的情况，并且对于时间序列中存在较小的变形或时间偏移的情况也具有较好的鲁棒性。本文将介绍DTW的原理和Java实现，并提供代码示例。
## 1. 动态时间规整的原理
动态时
原创
2023-11-15 05:21:56
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今天和大家分享一下我刚刚学习到的DTW算法。 主要从以下几个方面进行介绍：1. DTW算法的提出和应用场景。 2. DTW算法的基本原理和计算过程。 3. DTW算法的具体代码实现。一、DTW算法的提出和应用场景Dynamic Time Warping（简称：DTW）算法诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也
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2024-01-21 01:21:24
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作者：桂。时间：2017-05-31 16:17:29链接： 前言动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）是孤立词识别的早期技术，梳理一下，主要包括： 1）孤立词识别操作步骤; 2）DTW原理;内容基本就是两个博文的整合，最后一并给出链接。一、孤立词识别操作步骤基本原理：基本操作是预加重、分帧，端点检测技术又叫有话帧检测（Voice activit
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2023-07-24 14:32:26
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Python实现DTW算法的新兴应用
在近年来，随着机器学习和数据挖掘的快速发展，动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法为时间序列分析提供了更高效的方法。这篇文章将探讨如何在Python中实现DTW算法，从其技术原理到实际编码解析，帮助读者更好地理解和应用这一算法。
### 背景描述
DTW算法最初在1960年代被引入，用于语音识别领域。在2010年代，随着可
DFA，全称 Deterministic Finite Automaton 即确定有穷自动机：从一个状态通过一系列的事件转换到另一个状态，即 state -> event -> state。 确定：状态以及引起状态转换的事件都是可确定的，不存在“意外”。 有穷：状态以及事件的数量都是可穷举的详细的算法大家可以自行鸟姐下哈。今天咱们主要讲下DFA算法进行敏感词统计比如说有以下这些敏感
目录1.Seaborn图表概述2.安装Seaborn图表3.Seaborn图表的基本设置3.1设置图表的背景风格3.2 设置图表的边框 4.常见图表的绘制41 .柱形图的绘制4.2 折线图的绘制 4.3 散点图的绘制1.Seaborn图表概述Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn的图表
在测试工作中，针对某一API接口，或者某一个用户界面的输入框，需要设计大量相关的用例，每一个用例包含实际输入的各种可能的数据。通常的做法是，将测试数据存放到一个数据文件里，然后从数据文件读取，在脚本中循环输入测试数据，并对结果进行验证。我们用Python的unittest+DDT结合的方式；DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或
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2023-08-23 20:03:38
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# dtaidistance！！！优选 from dtaidistance import dtw # x query = [1, 1, 2, 3, 2, 0] # y template = [0, 1, 1, 2, 3, 2, 1] dtw.distance(query, template) 1.4 ...
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2021-10-20 09:28:00
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# DTW算法的Java实现
## 引言
动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种用于衡量两个时序数据相似性的算法。它常被应用于语音识别、手势识别和Biomedical signal processing等领域。DTW能够处理不等长时序数据的问题，通过对时序数据进行拉伸和收缩，以最小化它们之间的距离。本文将探讨DTW算法的原理以及在Java中的实现。
## D
原创
2024-10-21 08:10:42
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# 如何实现Python中的DTW相似度
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现DTW（Dynamic Time Warping）相似度。首先我将介绍整个实现的流程，然后详细说明每一步需要做什么以及具体的代码。
### 流程图
```mermaid
journey
title DTW相似度实现流程
section 步骤
开始 --> 数
原创
2024-04-03 06:39:06
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这篇文章将将TF-IDF的python实现。TF-IDF的原理可以参考：TF-IDF学习笔记（一）（一）库介绍 使用的库为Scikit-learn：它是一个用于数据挖掘和数据分析的简单且有效的工具，它是基于Python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分：分类(Classification)
dtw路径与线性变换路径对比 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问
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2024-08-12 15:56:19
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DTW中文帮助文件
原创
2007-09-09 18:07:23
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使用dtaidistance实现dtw算法（二） 1、实现两两序列之间的距离计算 # DTW Distance Measures Between Set of Series 查看两两序列之间的距离 from dtaidistance import dtw import numpy as np # T ...
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2021-10-27 09:59:00
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