最近观察到一个有趣的趋势,越来越多的人在学术界热衷于学习和应用PyTorch。在工业界,虽然仍有一些项目在延续使用之前的深度学习框架,但 PyTorch 的影响力也在逐渐渗透。对于昨天为什么没发文,原因很心酸。把 PyTorch 的这篇文章梳理好的时候,已经太晚了,又赶上了跨年,太不容易了。另外,细心的朋友会发现,我最近频繁在写 Pytorch 的文章,原因很简单:2024年是大模型应用落地的重要
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2024-10-21 18:29:48
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基本函数unsqueeze(1):扩充一个维度为一的维度out = out.unsqueeze(-1) # [B, L, Hs, 1]压缩维度为一的,即删除Squeeze(1)学习模型是看shape的变化,不是看参数,要灵活torch.size(x)取维度大小基本运算torch.cat()torch.cat([input,ht],-1)
word_input_cat = torch.cat([w
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2024-01-02 13:41:51
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## 如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed`
作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed` 方法。下面是整个流程的步骤:
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
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原创
2023-08-01 15:53:18
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一,数据集Kaggle猫狗大战的数据集下载链接:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition二,导入resnet(以resnet18为例)from torchvision.models.resnet import resnet18
resnet = resnet18(pretrained=True)pretrained =
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2023-11-26 20:02:44
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Python入门 OrderedDict OrderedDict是一个dict子类,它保留将键值对(通常称为项)插入字典的顺序。在OrderedDict对象上进行迭代时,将按原始顺序遍历所有项目。如果更新现有键的值,则顺序保持不变。如果删除项目然后将其重新插入,则该项目将添加到字典的末尾。作为dict子类意味着它继承了常规词典提供的所有方法。OrderedDict还具有其他功能,您将在本教程中学习
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2024-01-28 01:35:16
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random.seed(rand_seed)随机数种子,当使用random.seed(rand_seed)设定好种子
原创
2023-04-07 10:32:32
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在进行PyTorch实验时,常常会遇到一个问题:为何要设置随机种子(seed)?这个问题看似简单,但却涉及到实验的可重复性和结果的可靠性。本文将详细探讨在PyTorch做实验时需要设置种子的场景,以及如何更好地管理这些设置,确保你的模型训练和评估的稳定性。
### 背景定位
当我们在实验中使用深度学习框架(如PyTorch)时,由于随机性引入的变化,模型的训练结果可能会有所不同。若不设置种子,
关于seed在编程中,随机数生成器通常使用伪随机数算法来生成随机数。这些算法使用一个称为“种子(seed)”的值作为输入,该值确定了随机数序列的起始点,从而影响了生成的随机数序列。因此,如果使用相同的种子值,随机数生成器将生成相同的随机数序列,这对于调试和可重复性非常重要。在Python中,常见的使用随机数生成器的方式是设置随机数生成器的种子值。例如,在使用NumPy的随机数生成器时,可以使用以下
原创
2023-04-10 11:52:44
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python学习之基础语法(其四)python随机数函数// 随机数可以用于数学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内,按指定基数递增的
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2023-10-16 21:41:11
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seed 可以方便的进行数据的导入,可以方便的进行不变数据(少量)以及测试数据的导入, base 设置为 ephemeral(暂态),这个同时也是官方最佳实践的建议 项目依赖的gitlab 数据可以参考https://github.com/rongfengliang/graphql-engine-g
原创
2021-07-19 16:37:27
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# Python Seed:随机数生成与可重复性
在编程过程中,随机数的生成是一个常见需求。在Python中,`random`模块提供了一系列功能来生成随机数。然而,随机数的不可预测性有时候会导致结果的不一致。为了解决这个问题,Python引入了“种子”(seed)这个概念。本文将详细介绍Python中的种子如何工作,并提供相关的代码示例。
## 什么是种子?
在计算机科学中,种子是指用于初
今天在看TensorFlow这本书的时候,他提到了seed这个函数,觉得以前见过,但对他还不是特别了解。不过确实,他在机器学习中比较常见,那么今天就来研究一下他吧! (哈哈哈,日常搞笑来一波)下面进入正题。1.seed()方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他模块函数之前调用此函数。 2.语法:import random
random.seed([x])注意:seed()是不能直接访问的,需
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2023-05-27 22:36:19
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随笔提示文本:使用百度等搜索引擎的时候,经常会看到随笔提示文本,例如输入百度,会出现百度,百度卫士,百度云盘等等,不止网页上有这个功能,Android自带这个功能AutoCompleteTextView,使用AutoCompleteTextView时,要将数据封装到ListAdapter,然后加入到随笔提示文本的下拉框中,下面定义布局文件main.xml: <LinearLayou
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2024-02-27 15:56:43
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Design Compiler时一个约束驱动(constraint-driven)的综合工具,它的结果与设计者施加的约束条件密切相关。一、面积约束 进行面积的约束,也就是告诉DC综合的电路面积要在多少以内。在介绍约束命令之前,先了解一下面积的单位。面积的单位可以是:2输入与非门(2-input-NAND-gate)晶体管数目(Transistors)平方微米(Square micron
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2024-07-30 19:37:17
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如何安装SeedLab环境
如何安装SEED的虚拟机实验环境?SEED Labs是一个帮助学习计算机安全的虚拟实验环境,包括软件安全,网络安全,Web安全还有移动端安全等。今天我刚刚成功安装了实验的虚拟机环境,官方网站上也有文档说明,这里记录一下过程以及遇到的小问题。首先你需要下载一个Virtual Box ,官网推荐是 Version 6.0.4,这里
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2024-01-09 22:47:58
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# Seed 机器学习:从基础到应用
## 引言
在现代数据驱动的世界,机器学习(Machine Learning)成为了解析复杂数据、自动识别模式和做出预测的关键技术。其中,自然语言处理、计算机视觉等领域的发展都离不开高效的机器学习算法。而“Seed”、“种子”在机器学习中,也指的是用于初始化随机数生成器的数值,直接影响着模型的训练和预测结果。本文将通过理论与代码示例,带你了解Seed在机器
# Android Random Seed 实现指南
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何在 Android 中实现随机种子(Random Seed)的生成。下面,我将通过一个简单的教程,让你掌握整个过程。
## 1. 流程概述
首先,让我们通过一个表格来了解整个实现流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化随机数生成器 |
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原创
2024-07-25 07:33:57
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# 科普文章:seed在Python中的应用
本文将介绍在Python中使用seed的概念和用法。seed是一个随机数生成器的重要概念,它用于生成可复现的随机序列。我们将首先介绍随机数生成器的基本原理,然后讨论为什么需要seed,并且提供一些使用seed的示例代码。
## 1. 随机数生成器的原理
计算机中的随机数并不是真正的随机数,而是由随机数生成器生成的伪随机数。随机数生成器是一个算法,
原创
2023-10-09 09:58:58
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什么是重排序假设我们写了一个 Java 程序,包含一系列的语句,我们会默认期望这些语句的实际运行顺序和写的代码顺序一致。但实际上,编译器、JVM 或者 CPU 都有可能出于优化等目的,对于实际指令执行的顺序进行调整,这就是重排序。重排序的好处:提高处理速度图中左侧是 3 行 Java 代码,右侧是这 3 行代码可能被转化成的指令。可以看出 a = 100 对应的是 Load a、Set to 10
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2024-07-21 09:35:25
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这篇文章主要介绍了Python基础入门之seed()方法的使用,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下Python基础入门之seed()方法的使用seed() 设置生成随机数用的整数起始值。调用任何其他random模块函数之前调用这个函数。语法以下是seed()方法的语法:1 seed ( [x] )注意:此函数是无法直接访问的,所以需要导入seed模块,然后需要使用random静
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2023-07-06 22:07:32
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