accelerate分布式技巧 简单使用Accelerate是一个来自Hugging Face的库,它简化了将单个GPU的PyTorch代码转换为单个或多台机器上的多个GPU的代码。Accelerate精确地抽象了与多GPU/TPU/fp16相关的模板代码,并保持Pytorch其余代码不变。 import torch import torch.nn.functional as F
观前提醒:本章介绍了如何通过DI-engine使用DQN算法训练强化学习模型 一、什么是DQN算法 DQN算法,全称为Deep Q-Network算法,是一种结合了Q学习(一种价值基础的强化学习算法)和深度学习的算法。该算法是由DeepMind团队在2013年提出的,并在2015年通过在多款Atari 2600视频游戏上取得超越人类专家的表现而闻名。DQN算法是深度强化学习领域的一个里程碑,因为它
目录 一、复化梯形公式求积分1.1 题目1.2 程序1.3 运行结果二、复化梯形公式求二重积分2.1 题目2.2 程序2.2.1 二重积分通用程序2.2.2 主函数程序2.3 运行结果 一、复化梯形公式求积分 1.1 题目 利用复化梯形公式计算I ( f ) = ∫ 1 5 s i n x x d x I(f) = \int_1^5{\frac{sinx}{x}dx}I(f)=∫15xsi
这篇博文主要介绍多视角三维重建的实用工具COLMAP。为了让读者更快确定此文是否为自己想找的内容,我先用简单几句话来描述此文做的事情: 假设我们针对一个物体(人)采集了多个(假设60个)视角的照片,希望用COLMAP实现:(1)通过不同视角之间的特征匹配算出每个视角的相机位资(内外参);(2) 对物体进行初步的稀疏重建,完成多视角数据的可视化(详见图3)。参考链接:(官方)Github: http
观前提醒:本章内容为训练一个强化学习模型,并使用强化学习模型控制月球着陆器。安装和运行DI-engine示例。 什么是DI-engine? DI-engine 是一个由 OpenDILab 提供的开源强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)库,它旨在提供一个易于使用、灵活且高效的RL算法研究和应用平台。DI-engine 不仅支持多种RL算法,还提供了易于扩展的接口,可以
一、YOLOV7主要贡献: 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略,最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。当前目标检测主要的优化方向:更快更强的网络架构;更有效的特征集成方法;更准确的检测方法;更精确的损失函数;更有效的标签分配方法;更有效的训练方法。 二、参考代码: 1、C++参考地址:https://githu
Pytorch实现并行训练通常有两个接口:DP(DataParallel)和DDP(DistributedDataParallel)。目前DP(DataParallel)已经被Pytorch官方deprecate掉了,原因有二:1,DP(DataParallel)只支持单机多卡,无法支持多机多卡;2,DP(DataParallel)即便在单机多卡模式下效率也不及DDP(DistributedDat
相机标定之畸变矫正与反畸变计算 相机标定问题已经是比较成熟的问题,OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像,想获得原始的畸变图,却没有比较好的方法,这里讨论了点的畸变和反畸变问题。 1.问题提出:给定一些已经经过矫正的二维点集,如何获得矫正前带畸变的二维点集? 2.理论基础:理论基础无它,就是相机的小孔成像模型和畸变参数模型, 这
PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python,因此,在大多数CPU、GPU部署场景,多采用C++的部署方式,本教程如何在Windows (CPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。 一、准备工作 1、环境 Win10 Visual Studio Enterprise 2019 Cmake3.18.0 2、第三方库 ope
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照词嵌入(W
由于自然语言处理任务的多样性以及评价的主观性,因此很难使用单一的评价指标衡量所有任务的性能,所以针对不同类型的任务,往往采用不同的评价方法。对评价方法的准确把握,有助于深入理解各项自然语言处理任务。准确率(Accuracy)是最简单、直观的评价指标,经常被应用于文本分类等问题。其计算公式为:但是,并非全部的序列标注问题都可以采用准确率进行评价,如在将分词、命名实体识别等序列分割问题转化为序列标注问
除了文本分类和结构预测问题,还有很多自然语言处理问题可以归为序列到序列(Sequence-to-Sequence,Seq2seq)问题。机器翻译问题就是典型的代表,其中,输入为源语言句子,输出为目标语言句子。将其推广到序列到序列问题,输入就是一个由若干词组成的序列,输出则是一个新的序列,其中,输入和输出的序列不要求等长,同时也不要求词表一致。使用传统的机器学习技术解决序列到序列问题是比较困难的,而
项目简介本项目基于朴素贝叶斯算法来解决垃圾邮件分类问题,并使用混淆矩阵进行了验证,得到了非常好的准确率和召回率(96%和97%)。此外还开发了一个可视化的垃圾邮件分类系统界面,使用PyQT进行界面设计。 项目结构 data:数据集 trec06c:中文邮件数据集 data:中文邮件数据集 delay:邮件文本索引和标签 full:邮件文本索引和标签 model:训练好的模型 cut_word_l
文本分类(Text Classification, Text Categorization)是最简单也是最基础的自然语言处理问题。即针对一段文本输入,输出该文本所属的类别,其中,类别是事先定义好的一个封闭的集合。文本分类具有众多的应用场景,如垃圾邮件过滤(将邮件分为垃圾和非垃圾两类)、新闻分类(将新闻分为政治、经济和体育等类别)等。在《自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的应用任务》文章中介绍
与文本分类问题不同,在结构预测问题中,输出类别之间具有较强的相互关联性。例如,在词性标注任务中,一句话中不同词的词性之间往往相互影响,如副词之后往往出现动词或形容词,形容词之后往往跟着名词等。结构预测任务通常是自然语言处理独有的。下面介绍三种典型的结构预测问题——序列标注、序列分割和图结构生成。 序列标注所谓序列标注(Sequence Labeling),指的是为输入文本序列中的每个词标注相应的标
注:调试项目代码可以根据本文提出的运行流程进行。 1.数据集准备工作 通常会从create_data.py(或名字类似的自定义文件)开始,运行得到{train/val/test}_info.pkl文件,其中包含每一帧的文件路径、相关信息以及标注信息(部分数据集不提供测试集的标注,故测试集pkl文件可能不含标注信息)。 2.训练流程 通常会从train.py
预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时,一般基于后向传播(Back Propagation,BP)算法,先对网络中的参数进行随机初始化,再利用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)等优化算法不断优化模型参数。而预训练的思想是,模型参数不再是随机初始化的,而是通过一些任务进行预先训练,得到一套模型参数,然后用这套参数对模型进行初始化,再进行训练。
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