文章目录前言截断的正态分布方法说明参数说明示例代码参数初始化的重要性其他初始化方法均匀分布初始化正态分布初始化Xavier初始化Kaiming初始化 前言深度学习模型的训练是一个困难的任务，很多要素会影响最终的训练结果，其中参数初始化方法就是重要因素之一。pytorch内置了很多初始化方法，除了一般我们会使用的正态分布、均匀分布，Xavier、Kaiming初始化，还包括截断的正态分布对参数初始
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2024-01-11 21:29:53
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pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录合并----cat合并----stack拆分----split拆分----chunk 目录合并----cat假设有两份数据，一份是属于班级1-4的成绩，一份是属于班级5-9的成绩。 现在要将两份数据进行合并，使用cat函数，参数一传入要合并的数据，用list形式，参数二传入合并的维度dim=0，说明合并第一个维度，因此[4,3
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2023-08-25 23:34:53
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Github链接：https://github.com/tangyudi/Ai-learn （包括全部课程资料与学习路线图）该课程共16章所有代码和数据集 目录1-basic-operate1.basic.py2.autoGrad.py3.lineardemo.py4.tensorPractice.py2-regression-practicetemperature.py 1-basic-oper
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2024-06-09 00:55:22
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。dim 与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出tensor([[1, 2]
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2023-11-11 21:54:10
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0 引言pytorch中的维度dim主要被用在torch.softmax和torch.max等等函数中。理清dim的意思对于正确使用这些函数有重要意义。1 相关博文： 2 自己的理解2.0结论torch.softmax和torch.max中的dim=x是指要进行计算的维度，所要在一起运算的多个元素要满足要求1： 1、多个元素的除dim=x维度外的其他维度的索引值之间是相同。如dim=0则是要把dt
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2023-10-14 00:21:55
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用 PyTorch 编写分布式应用程序在这个简短的教程中，我们将介绍 PyTorch 的分布式软件包。 我们将了解如何设置分布式设置，使用不同的交流策略以及如何仔细查看软件包的内部结构。设定PyTorch 中包含的分布式软件包(即torch.distributed）使研究人员和从业人员可以轻松地并行化他们在跨进程和机器集群的计算。 为此，它利用了传递消息的语义，从而允许每个进程将数据传递给其他任何
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2024-08-19 10:38:20
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# PyTorch分布式训练中的模型同步机制
在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的开源库，它提供了强大的GPU加速功能。当训练大型模型或处理大规模数据集时，单机的计算能力可能不足以满足需求。这时，分布式训练就显得尤为重要。本文将介绍PyTorch分布式训练中的模型同步机制，以及如何使用PyTorch进行分布式训练。
## 什么是分布式训练？
分布式训练是一种将训练任务分配到多个计算
原创
2024-07-28 10:20:20
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1:maven 引用jar包<!--redis pom-->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency&
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2024-06-04 09:20:55
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这个错误信息表明你试图使用 cp 命令将一个目录（./dist）复制到它自身内部的一个同名目录（./dist/dist）中，这在逻辑上是不被允许的。cp 命令在默认情况下不会递归地复制目录到一个已经存在的同名子目录中，因为这可能会导致无限递归或数据损坏。要解决这个问题，你有几个选择：检查目标目录：确保你指定的目标路径不是你想要复制的源目录的子目录。如果目标路径错误，更
原创
2024-10-10 09:41:39
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# Docker Distribution：一种高效的容器镜像管理方式
在现代软件开发中，容器化已经成为一种常见的趋势，而Docker则是这一趋势的引领者。Docker提供了一个便捷的方式来构建、发布和运行容器应用。为了实现容器镜像的高效管理，Docker Distribution（或称为Docker Registry）应运而生。它是一个用于存储和分发Docker镜像的服务，允许用户通过标准的D
# 教你如何使用yarn dist
## 简介
在进行项目开发过程中，我们常常需要将代码进行打包，以便部署到生产环境中。yarn是一款流行的包管理工具，提供了很多功能来帮助我们管理和构建项目。其中，`yarn dist`命令用于将代码进行打包，并生成可部署的文件。
本文将教你如何使用`yarn dist`命令来打包你的项目。
## 流程概述
下面是使用`yarn dist`命令打包项目的整个
原创
2024-02-07 08:52:07
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背景最近在使用hadoop的distcp传输文件时，在不想占用yarn上集群资源使用local传输，测试无论如何设置参数map都是1，所以阅读了一下distcp是如何提交mr的，以解决可以并行提交该作业。一.Distcp提交mr过程1.Distcp.main()入口/**
* Main function of the DistCp program. Parses the input argu
Android阶段学习总结二一个好的软件离不开良好的用户体验和UI布局的美观，Android studio中的页面也是xml文件的格式类似于网页的HTML，Android studio中提供了各种布局与组件，让我们可以根据需求搭建属于自己完美的界面。下面介绍一些我开发中比较常用的布局控件和组件以及消息框。1、 Android中有六大布局，分别是： LinearLayout(线性布局)，Relati
dist(A,B)计算A中每个行向量与B中每个列向量之间欧氏距离，A的行向量维数
原创
2023-03-17 07:23:30
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# Spark 分布式类路径解读
在使用 Spark 时，我们经常会遇到关于“spark dist classpath”的问题。那么，什么是“spark dist classpath”呢？在本文中，我们将解读这个概念，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是 Spark 分布式类路径？
在 Spark 中，分布式类路径（distributed classpath）是指可以在 Spark 集群
原创
2024-07-12 06:01:03
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# 使用 Yarn 编译 dist 的入门指南
在前端开发中，使用构建工具进行项目打包是非常重要的一步。本文将为刚入行的小白详细讲解如何通过 `yarn` 进行项目的编译，并生成 `dist` 目录。通过这一过程，你将能够理解构建工具的工作原理，掌握基础的命令行操作，并学习到使用 `yarn` 的基本方法。
## 一、整个流程概述
在进行编译之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是一个简
原创
2024-09-16 05:18:15
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# 如何实现 Java Dist 发布
在软件开发过程中，将 Java 应用程序打包和发布是一个非常重要的环节。无论你是开发桌面应用、服务端应用还是移动应用，掌握 Java 的发布流程都能帮助你更高效地交付产品。本文将详细介绍 Java Dist 发布的流程和每一个步骤中的详细操作，以便你可以顺利实现这一目标。
## 发布流程概述
在进行 Java Dist 发布时，我们通常需要遵循以下几个
# 如何使用 Yarn 生成 dist 文件
当你在前端开发中使用 Yarn 作为包管理工具时，生成 `dist` 文件的过程并不复杂。本篇文章将帮助你理解如何使用 Yarn 生成分发版本（即 `dist` 文件）。我们将通过一个简单的流程表以及每一步的详细解释来引导你完成这一过程。
## 流程概览
下面是生成 `dist` 文件的基本流程：
| 步骤 | 操作
# Python中的dist方法实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Python中实现`dist`方法。`dist`方法通常用于计算两个数据点之间的距离，例如在机器学习或数据科学项目中。在本文中，我将向你展示如何使用Python实现这一功能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现`dist`方法的整体流程：
| 序号 | 步骤描述 | 备注 |
|
原创
2024-07-19 04:08:45
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# 使用 Python 的 distutils 和 setuptools 创建和发布 Python 包
在开发 Python 项目时，尤其是希望将项目发布给他人使用时，了解 `distutils` 和 `setuptools` 是很重要的。本篇文章将指导你如何使用 `distutils` 和 `setuptools` 工具来创建和发布你的 Python 包。
## 流程概述
下面是整个流程的
原创
2024-09-08 05:02:12
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