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_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 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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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  
# 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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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2024-04-08 21:52:29
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Professional.JavaScript.for.Web.Developers.3rd.Edition.Jan.2012
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2016-10-20 23:57:00
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var arr = [{"code":"111","num":1},{"code":"112","num":1},{"code":"111","num":3},{"code":"113","num":1},{"code":"113","num":5},{"code":"
原创
2022-05-05 14:36:23
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reduce（）函数： reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：def f(x, y):
retur
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2023-05-28 15:48:56
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目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
219阅读
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2024-01-26 21:09:11
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stream中reduce的三种用法 概述 stream API中提供的reduce方法是经常被用到的，它的作用主要是对流中的数据按照指定的计算方式计算出一个结果（缩减/归并操作）reduce的三个重载方法 reduce方法有三个override的方法，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，下面来依次介绍
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2023-12-10 15:14:51
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在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
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2023-07-18 17:32:49
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
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2023-12-13 20:55:08
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Learn how to use array reduction to create functional pipelines by composing arrays of functions.const increase = (input) => { return input + 1;}cons...
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2016-01-15 01:37:00
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前面讲Stream的常用api的使用，在处理一些集合数据时很方便，但是在执行一些耗时或是占用资源很高的任务的
时候，串行化的流无法带来速度/性能上的提升，除了使用多线程来并行执行任务之外，Stream中也提供了这样的方法。
parallelStream()方法或者是使用stream().parallel()来转化为并行流。
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2023-07-28 16:39:00
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JAVA8 Stream流之reduce()方法详解reduce()简介Reduce 原意：减少，缩小根据指定的计算模型将Stream中的值计算得到一个最终结果解释：reduce 操作可以实现从Stream中生成一个值，其生成的值不是随意的，而是根据指定的计算模型。比如，之前提到count、min和max方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是reduce操作。reduce三个over
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2023-09-08 23:39:36
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