PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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本文作者：Allen 在该系列的上一篇，我们介绍了使用Pytorch的重要知识点：计算图和自动求导。本篇我们继续学习计算图和自动求导。首先，我们在上一节的计算图上增加复杂度，例如变成这样的计算图：图中为了绘制方便，把张量w和x绘制在一个框中了。其对应的计算图代码如下：import torchw = torch.tensor([1.],requires_grad=True)x = t
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2023-12-11 22:31:15
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梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等
PyTorch是一款基于自动微分且越来越流行的神经网络框架。核心数据类型Tensor首先，手动初始化Tensor：a = torch.Tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], requires_grad=True)像处理ndarray一样，可以通过将其中包含的数据简单地包装在torch.Tensor中来初始化Tensor。当用这种方式初始化Ten
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2023-12-25 11:24:00
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鉴于该问题影响了跨设备和小批量的梯度累积机制，可以推断过去若干年间的部分模型训练结果可能处于次优状态。研究
《LLM训练技巧：大批量、长序列和梯度累积》文章关键词本文将围绕大规模语言模型（LLM）训练中的关键技巧展开讨论，关键词包
排序 sort -nr | uniq -c 过滤IP grep -oP '(\d+.){3}\d+\b' | grep '[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}' 取非最后一个域 awk -F '.' '{$NF="" ;print $0}' awk 'BEGIN{FS=OFS="."}NF--' ls
原创
2012-05-04 18:18:01
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梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术，在本地使用 m
原创
2021-09-08 16:28:11
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在操作数上评估爱因斯坦求和约定。使用爱因斯坦求和约定，可以以简单的方式表示许多常见的多维线性代数数组运算。在隐式模式下einsum计算这些值。在显式模式下，einsum通过禁用或强制对指定的下标标签求和，可以提供更大的灵活性来计算其他数组操作，而这些操作可能不被视为经典的爱因斯坦求和操作。请参阅注释和示例以进行澄清。参数：subscripts： ： str将要求和的下标指定为下标标签的逗号分隔列表
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2024-03-07 11:20:48
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真实案例来理解累积流图的真正含义 目前，是美国敏捷联盟认证的敏捷教练（CSM），致力于推动国内的敏捷实践与宣传。累积流图（CFD: Cumulative Flow Diagram)是看板方法里的核心度量，可以很好地反映工作项在每个流程环节的流动问题。但遗憾的是，由于这个度量图表比较抽象，导致很多团队想用又不会用。 原理想知道怎么用，首先要理解怎么画出来的：团队在每天
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2024-01-13 06:25:54
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在公司上班已经四个月了，一直都没有时间来经营自己的博客，其实在公司基本上每天都能遇到奇奇怪怪的问题！以后我都要记下来，那就是我的财富！
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2008-12-30 16:26:57
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python积累一、逐渐积累python逐渐积累python积累_2python类_常用写法1python模块文本中回车空格总结python time模块图表记忆函数作用域 用指针理解反射生成器python作用域链需要细心的os.walk设计模式应用1按照场景写出实际的几个人物和事件类2设计结构3 根据结构添加结构类和抽象类设计模式总结疑难问题汇总python常见面试问题python基
最近研究汇流累积量的计算，下了些资料，不过都是英文的看着真的很吃力。搞明白了其中一种方法，是用Matlab写的：78 72 69 71 58 4974 67 56 49 46 5069 53 44 37 38 4864 58 55 22 31 2468 61 47 21 16 1974 53 34 12 11 121.算法初始值dem高程值矩阵、x坐标值矩阵和y坐标值矩阵。2.返回汇流累积量flo
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2013-09-08 21:15:00
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opengl中的累积缓存（Accumulation buffer）2010-06-28 18:36累积缓存是为合成多幅图像而设计的，它不是简单的用引入象素片元来代替象素值，而是将片元进行缩放，然后加到已有的象素值上。为了经过一系列的混合操作后能够保持精度，累积缓存每个颜色分量的位数要比一般的可视化系统要多。我们可以象其他缓存一样清空累积缓存，可以用glClearAccum()来设置红、绿和蓝色分量
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2012-12-10 17:47:00
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05 December 2013 讨论jQuery和javascript性能的文章并不罕见。然而，本文我计划总结一些速度方面的技巧和我本人的一些建议，来提升你的jQuery和javascript代码。好的代码会带来速度的提升。快速渲染和响应意味着更好的用户体验。首先，在脑子里牢牢记住jQuery就是javascript。这意味着我们应该采取相同的编码惯例,风格指南和最佳实践。首先，如果你是一个j
一 介绍原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（存放Request对象及其回调函数等信息）+本机的去重队列（存放访问过的url地址）所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis， 然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式的关键就是
: java.util.ConcurrentModificationException at java.util.AbstractList$Itr.checkForComodification(AbstractList.java:372) at java.util.Ab...
原创
2022-05-17 15:12:22
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# 如何实现“年累积”功能的Java开发指南
作为一名初入职场的开发者，理解如何在Java中实现“年累积”功能至关重要。这不仅有助于掌握Java的基本使用，还能帮助你更好地理解面向对象编程的基本概念。在本文中，我们将逐步讲解如何实现这一功能，分解成几个简单的步骤，提供逐步代码示例，并解释每个步骤的功能。
## 实现流程
以下表格展示了实现“年累积”功能的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 滑动累积：数据处理中的强大工具
在数据分析和处理领域，“滑动累积”是一种非常有效的技术，尤其是在时间序列分析中。它能够帮助我们分析数据的趋势、识别异常值并进行预测。Python 提供了多种库来实现这一功能，其中最常用的是 `pandas`。本文将通过示例介绍如何在 Python 中实现滑动累积，帮助你更好地理解这一方法。
## 什么是滑动累积
滑动累积（也称为累计和）是指数
原创
2024-08-06 03:45:25
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什么是误差函数？在正态分布的上下文中，erf 代表“误差函数”(Error Function)，这是一个在概率论、统计学和偏微分方程中常见的数学函数。误差函数 erf(x) 是正态分布的一个重要组成部分，它被用来计算正态分布曲线下，从负无穷到 x 的积分值，即变量落在某个范围内的概率。误差函数的定义为：在统计学中，误差函数常用于计算变量在正态分布中的累积分布概率。对于具有零均值和单位方差的标准正态
