字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。...变量all_categories是全部语言种类的列表，变量n_categories是语言种类的数量，后续会使用。...2.训练 2.1 训练前的准备 进行训练步骤之前我们需要构建一些辅助函数。 第一个是当我们知道输出结果对应每种类别的可能性时，解析神经网络的输出。...criterion = nn.NLLLoss() 训练过程的每次循环将会发生： 构建输入和目标张量 构建0初始化的隐藏状态 读入每一个字母 * 将当前隐藏状态传递给下一字母 比较最终结果和目标...) predict.py (在命令行中和参数一起运行predict()函数) server.py (使用bottle.py构建JSON API的预测服务) 运行train.py来训练和保存网络 将
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...请注意，准确率在第一次训练后，微微上升，但是接着停滞在了一个比较低（近机会）的水平： 抓抓脑袋，你怀疑肯定是在训练中，图中的一些节点产生了比如inf和nan这样的坏的数值。...你也可以使用-t参数来指定一次运行run()的次数，例如 tfdbg>run-t10 除了重复的输入run，并在每次run()之后，手动的在运行-结束用户界面搜索nan和inf，你还可以使用下列命令让调试器不用再运行前和运行后停止并弹出...tfdbg在一个run()调用后立即停止了，因为这个run调用产生了中间张量，传递给了指定的过滤器has_inf_or_nan： 如屏幕显示所示，has_inf_or_nan过滤器在第四次运行run()...如果inf和nan的例子很难用肉眼看出，你可以使用下列指令运行正则表达式搜索，并且高亮输出： tfdbg>/inf 或者： tfdbg>/(inf|nan) 为什么出现了这些无穷大？
对于Tensor: 和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只是返回这个tensor对象在GPU内存上的拷贝，而不会对自身进行改变。...假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B....This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是，在服务器上的docker中运行训练代码时，batch size设置得过大...state_dict' 经过研究发现，在pytorch 0.4.1及后面的版本里，BatchNorm层新增了num_batches_tracked参数，用来统计训练时的forward过的batch数目...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan.
对于Tensor: 和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只是返回这个tensor对象在GPU内存上的拷贝，而不会对自身进行改变。...假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B....This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是，在服务器上的docker中运行训练代码时，batch size设置得过大...state_dict 经过研究发现，在pytorch 0.4.1及后面的版本里，BatchNorm层新增了num_batches_tracked参数，用来统计训练时的forward过的batch数目，...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan.
正如本章开头提到的，在深度学习应用中，最常用的激活函数是 ReLU，它返回x和0的最大值。 在本章中，我们实际上不会训练我们的模型，因此我们将为我们的输入和目标使用随机张量。...不同之处在于我们选择保存什么并将其放入上下文变量中（以确保我们不保存不需要的任何内容），并在backward传递中返回梯度。...这返回什么，为什么？ tensor([1,2]) + tensor([1]) 这返回什么，为什么？...我们如何显示张量使用的内存的实际内容？ 将大小为 3 的向量添加到大小为 3×3 的矩阵时，向量的元素是添加到矩阵的每一行还是每一列？（确保通过在笔记本中运行此代码来检查您的答案。）...完成钩子后，应该将其删除，否则可能会泄漏一些内存： hook.remove() 这就是为什么将Hook类作为上下文管理器通常是一个好主意，当您进入时注册钩子，当您退出时删除它。
1. torch.nn.init 概述 ---- 因为神经网络的训练过程其实是寻找最优解的过程，所以神经元的初始值非常重要。 如果初始值恰好在最优解附近，神经网络的训练会非常简单。...这是为什么呢？...为了让神经网络的神经元值稳定，我们希望将每一层神经元的方差维持在 1，这样每一次前向传播后的方差仍然是 1，使模型保持稳定。这被称为“方差一致性准则”。...由论文得，初始化后的张量中的值采样自 且 均匀分布下的 Xavier 初始化函数为 torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1)。...其初始化后的张量中的值采样自 且 5. Kaiming initialization ---- 2011 年 ReLU 函数横空出世，Xavier 初始化对 ReLU 函数不再适用。
TRUE则说明实验环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但实验运行是在CPU进行的，结果如下： import torch torch.cuda.is_available...为什么? 4.本节中定义了形状((2,3,4))的张量X。len(X)的输出结果是什么？...# 会报错，因为进行一次backward之后，计算图中的中间变量在计算完后就会被释放，之后无法进行二次backward了， # 如果想进行第二次backward，可以将retain_graph置为True...# 将变量a更改为随机向量或矩阵，会报错，原因可能是在执行 loss.backward() 时没带参数， # 即可能默认是与 loss.backward(torch.Tensor(1.0)) 相同的，可以尝试如下的实验实验如下...2.pandas是Python中常用的数据分析工具之一，它与张量兼容，为数据处理提供了便利。 3.在处理缺失数据时，pandas提供了多种方法，根据情况可以选择插值法或删除法进行处理。
编译器的工作是从Python函数提取出计算图，然后对计算图优化（比如剪切无用的节点），最后高效运行（比如自动并行运行独立任务）； 计算图可以导出为迁移形式，因此可以在一个环境中训练一个TensorFlow...可以在NumPy数组上运行TensorFlow运算，也可以在张量上运行NumPy运算： >>> a = np.array([2., 4., 5.]) >>> tf.constant(a) 返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。这么做的话，Keras可以在需要时，使用类权重或样本权重（见第10章）。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...最后，会在每个训练步骤结束后调用约束函数，经过约束的权重会替换层的权重。
这是在训练和测试集上计算的。如果训练顺利，你会看到它上升。 ? 最后两个图代表了内部变量采用的所有值的范围，即随着训练的进行，权重和偏差。...变量是您希望训练算法为您确定的所有参数。在我们的情况下，我们的权重和偏见。 占位符是在训练期间填充实际数据的参数，通常是训练图像。...然而，一旦执行Session.run命令，它返回的值就是Numpy张量，即Numpy numpy.ndarray可以使用的对象以及基于它的所有科学comptation库。...随机初始化 精确度仍然在0.1？你用随机值初始化了你的权重吗？对于偏差，当使用RELU时，最佳做法是将其初始化为小的正值，以使神经元最初在RELU的非零范围内运行。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9.
op 可以持久化, 普通的张量op不行 # 变量op需要在会话中运行初始化 # name参数:在tensorboard中显示名字,可以让相同op名字的数据进行区分 # 设置后 Tensor("Variable...,trainable控制该变量 训练的时候是否要变化 weight = tf.Variable(tf.random_normal([1,1],mean=0.0,stddev=0.75),trainable...("name"): pass # 增加变量显示 # 添加权重参数,损失值等在tensorborad中显示 # 1,收集变量 # tf.summary.scalar(name...# 2,合并变量写入事件文件 # merged = tf.summary.merge_all() # 运行合并:summary=sess.run(merged) 每次迭代都需要运行..._FlagValuesWrapper # 初始化 flags.max_step=100 # 修改 或获取 # 定义完成后 运行文件时 python xx.py --max-step=500 即可传入
错误运行MNIST训练，通过TensorFlow Debugger找到出错地方，改正。...", tf_debug.has_inf_or_nan) 张量值注册过滤器has_inf_on_nan，判断图中间张量是否有nan、inf值。...UI(run-start UI)，在tfdbg>后输入交互式命令，run()进入运行结束后UI(run-end UI)。...连续运行10次 tfdbg>run -t 10 找出图形第一个nan或inf值 tfdbg> run -f has_inf_or_nan 第一行灰底字表示tfdbg在调用run()后立即停止，生成指定过滤器...has_inf_or_nan中间张量。
.): 更新张量的形状，并在运行时检查该形状是否保持不变。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...): 计算x元素的高斯误差函数。....): 向TF运行时保证输入张量是常数。hessians(...): 在x中构造y对x求和的黑森函数。histogram_fixed_width(...): 返回值的直方图。...is_nan(...): 返回x的哪些元素是NaN。is_non_decreasing(...): 如果x不递减，则返回True。...当x 时model_variables(...): 返回MODEL_VARIABLES集合中的所有变量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
.): 训练模型的基本循环。batch(...): 在张量中创建多个张量(弃用)。batch_join(...): 运行张量列表来填充队列，以创建批量示例(弃用)。...参数：grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。name: 返回操作的可选名称。...参数：grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step:可选变量，在变量更新后递增1。name:返回操作的可选名称。...参数:loss: 包含要最小化的值的张量。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。var_list: 可选的变量对象列表或元组，用于更新以最小化损失。...检查点是私有格式的二进制文件，它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许你在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。
为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。 训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。...图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。 1....变量 Variable 上面用到的张量是常值张量(constant)。 变量 Variable，是维护图执行过程中的状态信息的. 需要它来保持和更新参数值，是需要动态调整的。...# 此处只取回了单个节点 state， # 也可以在运行一次 op 时一起取回多个 tensor: # result = sess.run([mul, intermed]) print
') 训练完成后，将自动显示显示运行摘要的窗口。...在训练模型时，您可以构建计算图，运行图以进行训练，并评估图以进行预测。重复这些任务，直到您对模型的质量感到满意为止，然后将图与学习的参数一起保存。在生产中，图是从文件构建或恢复的，并使用参数填充。...当执行包含tf.Print()节点的路径时，您可以在tf.Print()中包含张量以在标准错误控制台中打印其值。...要使用调试器，该过程通常如下： 在代码中的断点处设置要中断的位置并检查变量 在调试模式下运行代码 当代码在断点处中断时，检查它然后继续下一步 一些调试器还允许您在代码执行时以交互方式观察变量，而不仅仅是在断点处...', tfd.has_inf_or_nan) 现在，当代码执行tfs.run()时，调试器将在控制台中启动调试器接口，您可以在其中运行各种调试器命令来监视张量值。
在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。...，从而所有的返回值将是张量。...因为每次调用都有可能出现不同的运算，可以理解为我们把所有的正向运算录到「磁带」上，然后在计算梯度时进行「倒放」。梯度计算完成后，「磁带」就没用了。...变量的有效期和层对象的有效期紧密相关，因此需要对它们进行追踪。 为什么要使用 tfe.Network？...在测试中，当运行环境设置为 O(n^(1.5)) 操作，如 matmul/conv 时，Eager Execution 的速度要比 PyTorch 慢 20%，或者在大量 O(n) 操作如矢量添加的例子中
在目标设备上实例化模型 分布式训练与张量共享 参数卸载 以上九种方法结合起来，就形成了一种可以用于 llm 的综合方法，也可以称之为第十种方法。...本文在实验中使用的 ViT 为 ViT-L-16 模型。在依次将上述方法添加后，研究者将训练 BigBird-Roberta LLM 来执行文本分类任务。...梯度积累与微批 梯度累积是一种在训练过程中虚拟增加批大小的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批量大小时，这是非常有用的。并且这种方法只会在运行时产生影响，建模性能并不会受到影响。...由于每个 GPU 都在与其他 GPU 同时处理一个独特的小批量数据，因此可以在更短的时间内在更多数据上训练模型。这可以显著减少训练模型所需的时间，尤其是在使用大型数据集时。...在数据并行中，每个 GPU 都需要适应整个模型，这在训练更大的模型时可能会成为一个限制。然而，张量并行性允许通过分解模型并将其分布在多个设备上来训练对于单个 GPU 来说可能太大的模型。
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