PyTorch | 自动求导 Autograd一、自动求导要点二、计算图三、标量反向传播四、非标量反向传播1. 定义叶子节点及算子节点2. 手工计算 y 对 x 的梯度3. 调用 backward 来获取 y 对 x 的梯度 在神经网络中，一个重要的内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，那么 是如何进行求导的呢？ 现在大部分深度学习架构都有自动求导的功能， 也不例外， 中所有神
转载
2024-02-28 14:25:07
39阅读
# PyTorch训练Perplexity
## 介绍
在自然语言处理（NLP）任务中，Perplexity是一个常用的评估指标。它用于衡量语言模型的性能，即模型对于不同序列的预测能力。Perplexity越低，表示模型越好。PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，它提供了强大的工具来训练和评估语言模型。本文将介绍如何使用PyTorch训练Perplexity，并提供相应的代码示例。
原创
2023-07-29 14:00:23
261阅读
匿名函数匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数。filter函数()把传入的函数依次作用于每个元素python中map函数用法关于图片中输出结果不同的解释类和实例面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例
为什么Python的itertools.permutations包含重复项？ (当原始列表重复时)普遍认为，n个不同符号的列表有n！ 排列。 但是，当符号不明确时，在math和其他地方最常见的惯例似乎是只计算不同的排列。 因此，列表[1, 1, 2] 1,1,2 [1, 1, 2]的排列通常被认为是[1, 1, 2], [1, 2, 1], [2, 1, 1] 。 事实上，下面的C ++代码正好打
转载
2024-08-01 21:17:22
66阅读
1. 一种 measurement信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，越能代表概率分布能更好地预测样本。离散型概率分布 p 的 perplexity 被定义为：2H(p)=2−∑xp(x)log2p(x
转载
2016-11-27 16:19:00
265阅读
2评论
在LDA主题模型之后，需要对模型的好坏进行评估，以此依据，判断改进的参数或者算法的建模能力。Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。 一、Perplexity定义perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型
转载
2024-07-30 17:55:49
60阅读
1. 一种 measurement
信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，越能代表概率分布能更好地预测样本。
离散型概率分布 p 的 perplexity 被定义为：
2H(p)=2−∑xp(x)
转载
2016-11-27 16:19:00
132阅读
# 理解t-SNE中的困惑度（Perplexity）
在高维数据分析中，t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种流行的降维技术。它可以有效地将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和进一步分析。在t-SNE中，一个关键的参数叫做“困惑度”（Perplexity），它影响着数据的聚类结构和效果。
## 什么是困惑度？
困惑度是t-SNE算法中的一个重要超参数，通常表示为P。它与数据点的选择有关，具
原创
2024-09-03 05:48:59
265阅读
1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
转载
2023-08-08 14:50:40
438阅读
1.png
相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间1.介绍：在PyTorch模块中，我将展示如何使用torch和检查、初始化GPU设备pycuda，以及如何使算法更快。PyTorch是建立在torch的机器学习库。它得
转载
2023-12-28 14:11:30
15阅读
分享 | 将Pytorch模型部署到Movidius神经计算棒内容提要这篇文章将是从笔者一个小白的视角出发，演示如何将自己训练的网络模型使用OpenVINO的优化器进行优化，并将其部署到神经计算棒进行推理加速的过程。正文部分1.将Pytorch模型转化为ONNX格式我们可以从脚本中保存网络的结构开始看，Pytorch保存模型分为两种：
① 只保留模型参数只保留参数[/align]torch.
转载
2023-10-17 13:05:23
123阅读
语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。 语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、 评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下： 在语言模型的训练中，通常采用 perplexity 的对数表达式： 相比乘积求平
转载
2024-03-26 16:44:28
262阅读
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457四种计算pytorch参数的方式参数计算1. 使用thop计算import torch
from thop import profile
from models.yolo_nano import YOLONano
device = torch.device("cpu")
#input_shape of model,b
转载
2023-08-17 12:58:40
168阅读
一、计算图与动态机制 计算图是一个表示运算的有向无环图。如果学过图论，应该对有向无环图这个概念很熟悉。一个有向无环图包含“结点”和“边”。TensorFlow和PyTorch都用到计算图。Pytorch中结点表示数据，如向量、矩阵、张量等。边表示运算，如加减乘除等。TensorFlow的数据流图中结点表示
转载
2023-09-25 12:55:28
0阅读
PyTorch: Tensors这次我们使用PyTorch tensors来创建前向神经网络，计算损失，以及反向传播。 一个PyTorch Tensor很像一个numpy的ndarray。但是它和numpy ndarray最大的区别是，PyTorch Tensor可以在CPU或者GPU上运算。如果想要在GPU上运算，就需要把Tensor换成cuda类型。 import tor
转载
2023-11-20 12:48:46
218阅读
目录 说明BatchNorm1d参数num_featuresepsmomentumaffinetrack_running_statsBatchNorm1d训练时前向传播BatchNorm1d评估时前向传播总结说明网络训练时和网络评估时，BatchNorm模块的计算方式不同。如果一个网络里包含了BatchNorm，则在训练时需要先调用train()，使网络里的BatchNorm
三点估算是PMP考试中的必考题目，每次约2-4道题目。现在就三点估算和PERT技术做详细讲解，以飨读者。通过考虑估算中的不确定性和风险，可以提高活动持续时间估算的准确性。这个概念起源于计划评审技术（Project，PERT）。PERT经常使用3种估算值来界定活动持续时间的近似区间，其关系如下： 最可能时间（tE）。活动的持续时间估算。最可能时间（tM）。基于最可能获得的资源、最可能取得的
转载
2024-02-18 13:17:04
69阅读
本文将介绍Keras与Pytorch的4个不同点以及为什么选择其中一个库的原因。KerasKeras本身并不是一个框架，而是一个位于其他深度学习框架之上的高级API。目前它支持TensorFlow、Theano和CNTK。Keras的优点在于它的易用性。这是迄今为止最容易上手并快速运行的框架。定义神经网络是非常直观的，因为使用API可以将层定义为函数。PytorchPytorch是一个深度学习框架
转载
2023-09-05 10:20:32
96阅读
数据处理工具箱torchvision简介transforms对PIL Image的常见操作对Tensor的常见操作如下ImageFolder可视化工具tensorboardX简介用tensorboardX可视化神经网络用tensorboardX可视化损失值参考文献 torchvision简介torchvision中有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。利
转载
2024-01-21 05:09:57
39阅读
RegionProposalNetwork在Faster RCNN中第一阶段是由RegionProposalNetwork生成anchors，并通过筛选得到proposal。代码中详细注释了每一部分的过程。import torch
import torchvision
from torch import nn, Tensor
from torch.nn import functional as F
转载
2024-01-10 13:05:48
52阅读
