一、线性模型线性模型：可以看做是单层的神经网络衡量指标：参数学习： 总结： 二、优化算法1、梯度下降学习率的选择：不能太大也不能太小 （1）小批量随机梯度下降批量不能太小：批量值太小的话，每次计算量太小，不适合并行来最大利用计算资源批量也不能太大：批量值太大的话，内存消耗增加，浪费计算 三、线性回归从零开始实现1、人工构造数据#从零实现整个方法，包括数据流水
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2024-04-12 12:43:52
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最近在训练yolo v5的模型时，出现了这样一个bug：cannot import name 'amp'这个模块之前从来没有见过，所以就去了解了一下，发现是pytorch中的自动混合精度模块。这是yolov5新使用的技术，v4，v3都没有出现过。1.什么是自动混合精度自动混合精度（automatic mixed precision (AMP)）是在pytorch1.6版本中发布的。神经网络计算框架
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2023-12-24 08:17:52
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根据模式识别作业要求写的，总结了以下几点需要注意： 1.主程序段需要加上 # if name == ‘main’: # 否则当做模块调用时会直接将该文件重新跑一遍。 2.分类任务网络最后一个全连接层替换成1*1卷积层目前看来可以降低运算量，产生激活作用降低过拟合，训练效果改善明显。 3.添加Batch normalization效果不明显，可能是batch量过小，以后进一步学习和尝试group n
# PyTorch模型单精度转半精度：简明指南
深度学习模型在训练和推理过程中，通常会使用单精度（32位浮点数）或半精度（16位浮点数）来表示权重和激活值。单精度提供了更高的精度，但需要更多的存储空间和计算资源。相比之下，半精度则可以显著减少模型的大小和加速推理过程，但可能会牺牲一定的精度。本文将介绍如何将PyTorch模型的单精度权重转换为半精度权重。
## 流程图
以下是将PyTorch
原创
2024-07-22 10:28:39
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实验： 混合精度训练对比 (GTX 3090 VS TESLA V100-SXM2)经常有小伙伴问我 TESLA V100 显存 16GB 比 GTX 3090 的 24GB 少了 8GB，价格还一样，为啥要用 V100 呢？ 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。首先，它们需要 更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次，它们需要 更少的内存带宽，从而加快数据传输操作。第三，
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2023-09-07 16:58:45
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PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习框架。相应的PyTorch技术生态也逐渐丰富和完善。本文重点回顾和盘点PyTorch的技术生态，包含大量的工具库，遍布AI各个领域和方向。Pytorch LightningPytorch Lightning是一款基于Py
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2024-08-20 22:09:17
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PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合精度训练模块实现了它的承诺，只需增加几行新代码就可以提高大型模型训练50-60% 的速度。
预计将在 P
导读 前不久PyTorch发了一篇官方博客，就是这篇SWA的文章，在torchcontrib中实现了SWA，从此以后，SWA也可以直接用了，可以在不增加推理时间的情况下，提高泛化能力，而且用起来非常简单，还不来试试！在这篇博文中，我们描述了最近提出的随机加权平均(SWA)技术，以及它在 torchcontrib中的新实现。SWA是一个简单的过程，它可以在不增加任何额外成本的情况下改
IDLE： 调试 熟悉python代码的风格和规定 ，可以进行简单的运算。 若要执行一段代码，打开NEW FILE，写一段代码保存。 python的基本数据类型 ： int（整数） float（浮点数） 单精度（float） 双精度（double） 其他语言 short，int，long type 类型&n
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2023-09-11 12:52:27
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单精度实型和双精度实型的有效位数 为什么将同一个实型常量赋值给单精度实型（float 型）变量和双精度实型（double 型）变量后，输出的结果会有所不同呢？这是因为float型变量和double型变量所接收的实型常量的有效数字位数是不同的。一般而言，double型变量可以接收实型常量的16位有效数字，而float型变量仅能接收实型常量的7位有效数字，在有效数字后面输出的数字都是不准确的。因此，将
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2024-01-11 15:21:24
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浮点数7位有效数字.双精度数16位有效数字.含义：表明单精度和双精度精确的范围不一样，单精度，也即float，一般在计算机中存储占用4字节，也32位，有效位数为7位；双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位。原因：不管float还是double 在计算机上的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：符号位，指数位和尾数部分。其中float的符号位
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2023-06-27 07:32:03
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取值范围及精度可以表示的范围为±3.40282 * 10^38（1.1111…1×2^127）即：0-11111110-11111111111111111111111(23个1)单精度浮点数可以表示1.175 * 10-38（1.00…0×2^-126）的数据而不损失精度。0-00000001-00000000000000000000001(22个0，最后一位是1)浮点数最小能表示的是当阶码都是0
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2024-07-03 21:16:38
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文章目录两种类型的区别：BigDecimal类：BigDecimal类的8中不同的舍入方式：案例： 在实际开发中，难免会遇到数据值的计算，关于小数的两种浮点型(float，double)，也就是单精度与双精度。那么就需要一个类帮我们解决一些问题，下面介绍两种浮点型的区别和BigDecimal类的使用两种类型的区别：1.在内存中占有的字节数：单精度是4字节，而双精度是8字节 2. 有效数字位数：单
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2024-10-10 23:00:03
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精度浮点数到单精度的python 实现1.python源码2.示例3.参考文献 实现原理可参考 3.参考文献部分。 1.python源码代码输入参数s是字符串形式的16位二进数，如"0011010101010101"。def halfpre2spre(s):
#s代表16位二进数，
sign=int(s[0])
res0=pow(-1,sign) #符号位
ex
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2023-06-17 14:25:40
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浮点数7位有效数字.
双精度数16位有效数字. 含义：表明单精度和双精度精确的范围不一样，单精度，也即float，一般在计算机中存储占用4字节，也32位，有效位数为7位；双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位。
原因：不管float还是double 在计算机上的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：
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2024-06-19 11:24:04
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问题
Fortran中的浮点数，默认是单精度数，也就是6-7位的精度。双精度数有15位
注意，只要你写的是2.0,1.0之类的数字，就默认是单精度，并且不会强制类型转换
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2023-05-29 22:47:26
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通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）。 01 浮点数据类型浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半
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2024-05-25 22:38:52
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# 实现Python单精度浮点数
## 概述
在计算机科学中，单精度浮点数是一种用来表示实数的数据类型，通常占用4个字节。在Python中，我们可以使用struct模块来实现单精度浮点数的转换。
## 实现步骤
下面是实现Python单精度浮点数的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 请求实现Python单精度浮点数
你-->>小
原创
2024-02-26 06:57:30
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1.1 精度与基本数据类型运算的深度解析 我们在探讨Java基本数据类型时多次提到过精度的问题，那么计算机中的精度究竟是什么样的，为什么我们有时候的计算和我们预期的不同呢？下面我们通过精度来了解；1.1.1 什么是精度，什么是单精度和双精度 百度百科：精度是表示观测值与真值的接近程度。在计算机中精度指的是各种数据类型的位宽。如上我们在做数据类型转换时，如果精度高（数据占用存储空间大
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2023-10-12 10:13:15
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高精度乘单精度传入参数约定：传入第一个参数为string类型，，第二个参数为int型，返回值为string类型算法思想：倒置相
原创
2022-08-11 14:52:35
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