1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式
这些人通常被称为frankenMoEs或MoErges，以区别于预先训练的MoEs。 在本文中，我们将详细介绍MoE架构是如何工作的，以及如何创建frankenmoe。...最后将用MergeKit制作自己的frankenMoE，并在几个基准上对其进行评估。 MOE 混合专家是为提高效率和性能而设计的体系结构。它使用多个专门的子网，称为“专家”。...在下面的示例中，我们展示了如何将Mistral-7B块转换为具有稀疏MoE层(前馈网络1、2和3)和路由器的MoE块。本例表示一个拥有三个专家的MoE，其中两名目前正在工作(ffn1和ffn3)。...所以可以将这个需求分解为四个任务，并为每个任务选择最好的专家。我是这样分解它的: 聊天模型:使用的通用模型mlabonne/AlphaMonarch-7B，完全符合要求。...准备好之后，可以将配置保存为config.yaml。在同一个文件夹中，我们将下载并安装mergekit库(mixtral分支)。
字典中的“密钥”(令牌)是从数据(例如图像或补丁)中采样的，并由编码器网络表示。无监督学习训练编码器执行字典查找:编码的“查询”应该与其匹配的关键字相似，而与其他人不同。学习被表述为最小化对比损失。...我们将字典维护为数据样本队列:当前小批量的编码表示被排队，最早的被出列。队列将字典大小从小批量大小中分离出来，使其变大。...一些借口任务通过例如单个(“样本”)图像的变换、面片排序、跟踪或分割视频中的目标或聚类特征来形成伪标签。...输入 和 可以是图像，patch，或由一组补丁组成的上下文。网络 和 可以是相同的，部分共享的，或者不同的。...然而，一个样本在记忆库中的表示是在它最后一次出现时更新的，因此采样的密钥本质上是关于过去整个纪元中多个不同步骤的编码器的，因此不太一致。 [61]中对内存库采用动量更新。
因此，要在加速器上训练大型DNN模型需要模型并行化，将模型分割成多个部分，然后将不同的部分分配到不同的加速器。...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...下：GPipe 将输入小批量分割成更小的批量，使得不同的加速器可以同时处理各自分配到的微小批量样本。 最大化内存和效率 GPipe 最大化了模型参数的内存分配。...由于反向传播和批量分割中的重复计算，GPipe 将中间激活内存从6.26GB降至3.46GB，使得单个加速器上可以训练3.18亿个参数。...最后，我们将这个学到的模型应用到多个流行图像分类数据集上，同样获得了有竞争力的结果，比如在CIFAR-10数据集上达到了99%的准确率，在CIFAR-100数据集上达到了91.3%的准确率。
因此，要在加速器上训练大型DNN模型需要模型并行化，将模型分割成多个部分，然后将不同的部分分配到不同的加速器。...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...下：GPipe 将输入小批量分割成更小的批量，使得不同的加速器可以同时处理各自分配到的微小批量样本。 最大化内存和效率 GPipe 最大化了模型参数的内存分配。...由于反向传播和批量分割中的重复计算，GPipe 将中间激活内存从6.26GB降至3.46GB，使得单个加速器上可以训练3.18亿个参数。...最后，我们将这个学到的模型应用到多个流行图像分类数据集上，同样获得了有竞争力的结果，比如在CIFAR-10数据集上达到了99%的准确率，在CIFAR-100数据集上达到了91.3%的准确率。 ?
单个样本的分割编码具有长度 2 * n_components ，并使用以下规则构造: 首先，计算长度为 n_components 的常规编码。...将数据表示为来自过完备词典的原子的稀疏组合被认为是哺乳动物初级视觉皮层的工作方式。 因此，应用于图像补丁的词典学习已被证明在诸如图像完成、修复和去噪，以及有监督的识别图像处理任务中表现良好的结果。...词典学习是通过交替更新稀疏编码来解决的优化问题，作为解决多个 Lasso 问题的一个解决方案，考虑到字典固定，然后更新字典以最好地适合稀疏编码。 ?...以下图像显示了字典学习是如何从浣熊脸部的部分图像中提取的4x4像素图像补丁中进行词典学习的。 ?...默认情况下，MiniBatchDictionaryLearning 将数据分成小批量，并通过在指定次数的迭代中循环使用小批量，以在线方式进行优化。但是，目前它没有实现停止条件。
其次，如何在现有训练有素的补丁网络上使用此方法来加快推理时间。 什么是基于补丁的方法？有什么问题？ 基于补丁的CNN通常应用于图像的单个补丁，其中每个补丁被单独分类。...记录为通道的所有不同池化输出现在将被后续层视为独立样本（类似于批量维度）。 上面的动画给出了关于如何完成过程的更好的直觉，每个通道最终执行池化以在M 中堆叠。...如果没有足够的可用内存，则可以将输入图像拆分为多个部分，并且可以单独处理每个部分。 检查加速列清楚地表明CI执行速度更快，尤其是在较大的图像上。...Cp有两种操作模式 singlePatch模式 - 在单个补丁上运行Cp，该补丁pH x pW将从输入图像I中裁剪 allPatches模式 - 在多个补丁上运行Cp。...这里batch_size将确定一次评估多少补丁 可能的参数 - sample_code.py有可以调整的初始参数，如图像高度，图像宽度，贴片宽度，贴片高度等... 3.应该期待看到什么？
该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。...以前在 SPP-Nets 中，通过卷积层反向传播效率低下，因为感受野可能跨越整个图像，这非常大。 Fast R-CNN 通过同时从一张图像中训练多个 RoI 样本作为小批量来解决这个问题。...概括 将 SPP 修改为 RoI 池化 通过从一张图像中采样多个补丁来进行高效训练 -> 仅在卷积层上进行一次前向/反向传递。...该论文提供了更多关于为什么单个分类器难以在整体 IoU 水平上表现一致的原因。...基于单个检测器对于单个质量水平是最佳的假设，Cascade R-CNN 训练了一系列用增加的 IoU 阈值训练的检测器。
处理高分辨率图像或视频序列时，需要的内存远超出GPU的可用显存。 一次性分配了过多的内存块，导致显存瞬时耗尽。 常见的CUDA内存不足场景及解决方案 1....尤其是在处理高分辨率图像时，大批量的数据极容易导致显存溢出。 解决方案： 减小批量大小：通过逐步减小批量大小来减少一次性占用的显存。...batch_size = 16 # 根据显存容量设置合适的batch size 累积梯度：在多个小批量上累积梯度，以实现更大的有效批量大小，避免显存不足。...import torch torch.cuda.empty_cache() # 手动清理显存 使用分布式训练：通过分布式训练或者数据并行技术将模型分布到多个GPU上，从而减轻单个GPU的显存压力。...model = nn.DataParallel(model) # 将模型分布在多个GPU上 4. 多线程或异步操作占用大量显存 多线程或异步操作可能在不知不觉中分配了大量的显存。
这会迫使模型在执行分类时不过于相信特定的特征。但是，如果图像的某部分充满了无用信息，则这种操作就浪费了。CutMix 的做法则不同，其是将图像的一部分剪切下来再粘贴到另一张图像上。...消除网格敏感度 为单个基本真值使用多个锚 余弦退火调度器 最优超参数 随机训练形状 CIoU-loss 损失函数能为我们提供如何调整权重以降低成本的信号。...CmBN 原始的批归一化会收集小批量数据内样本的均值和方差，以白化（whiten）层输入。但是，如果小批量数据规模很小，则这些估计结果将具有很高的噪声。一种解决方案是在许多小批量数据上估计它们。...交叉迭代批归一化（CBM）使用了以下的调整来基于 k 个之前的迭代估计这些统计数据。 ? CmBN 是一个经过修改的选项，其仅收集单个批次内小批量数据之间的统计数据。...为单个基本真值使用多个锚点 如果 IoU(ground truth, anchor) > IoU threshold，则为单个基本真值使用多个锚点。
有了这些信息，我们现在有了一个识别漏洞的起点。下一步将看看Tika补丁和未补丁版本的差异，特别是tika-server部分。...这是一个非常好的开始,假设这是补丁试图过滤可用于将命令注入头字段的字符。 继续向下是一个名为“processHeaderConfig”的函数内部的代码，它已在1.18中删除。...由于该命令作为数组传递给Java ProcessBuilder，因此我们实际上不能运行多个命令，也不能将参数作为单个字符串添加到命令中，否则执行将失败。...它将第一个参数作为脚本，并允许您使用"//E:engine"标志来指定要使用的脚本引擎（可能是Jscript或VBS），因此文件扩展名无关紧要。将它放入新命令现在看起来如下所示。...然后我发现将内容类型设置为“image/jp2”迫使Tika不检查图像中的魔术字节，但仍然通过OCR处理图像。这允许上载包含Jscript的图像。
“基于耦合的深度图像先验网络对单个图像进行无监督层分割” AI 科技评论按：每月《Computer Vision News》都会选择一篇关于计算机视觉领域研究成果的论文进行回顾。...而在论文中，作者向我们展示了如何通过耦合多个 DIP 网络得到一个强大的工具，来将图像分割为其基本组成，从而使其适用于各类任务。...这种方法将图像分割成若干基本层，并提供一个统一的框架来对大量明显不同且无关的计算机视觉任务进行处理。...图1 图像分割的统一框架 作者的方法结合内部补丁重现，即小块图像的重复出现的特性（无需监督即可解决任务的能力）和深度学习的强大力量，提出了一种基于 DIP 网络的无监督框架。...当 DIP 网络的输入是随机噪声时，它也能学会重建单个图像（该图像作为训练的唯一输入）时，单个 DIP 网络被证明可以很好的捕获单个自然图像的低级统计数据。
与批量归一化不同的是，实例归一化是应用于整批图像而不是单个图像。 这种归一化简化了模型的学习过程。实例归一化可以在测试时应用。...Batch Normalization 批量归一化是一种将网络中的激活在确定大小的小批量中进行归一化的方法。对于每个特征，批量归一化计算该特征在小批量中的平均值和方差。...Layer Normalization 层归一化将输入跨特征进行归一化，而不是批归一化中跨批维度对输入特征进行归一化。 一个小批量由多个具有相同数量特征的样本组成。...Batch Renormalization 批量重归一化是另一种有趣的方法，用于将批量归一化应用于小批量规模。批量重归一化背后的基本思想来自于我们在推理过程中不使用单个小批量统计量进行批量归一化。...这是因为移动平均数与单个小批量相比，能更好地估计真实的均值和方差。 ---- 7.
将损失函数关于权重求导可得到如下梯度： 相比较直接计算上述梯度中的期望，为了计算效率我们可以通过随机梯度下降来优化损失函数。...每次分别基于行为分布 和模拟器 采样单个样本作为期望，用来更新权重（注意在实际算法中为基于经验回放的小批量更新）。这种做法类似于经典的 Q-learning 算法。...4 深度强化学习 4.1 算法解读 与之前的类似方法相比，本研究使用了一种称为经验回放（experience replay）的技术，将代理在每一个时间步的体验 存放在数据集 中，通过多个回合积累为一个回放记忆...在算法的内循环中，我们将 Q-learning 更新应用于从存储的记忆中随机采样的小批量经验样本 。在执行完经验回放后，代理循 贪婪策略选择并执行一个动作。...关于网络的结构，之前的一些研究将历史状态和动作一起作为网络的输入，这种结构的缺点在于对每一个动作都需要单独进行一次前向传播。
“能显著提高生成图像的质量~” AI 科技评论按：目前基于描述的绘图机器人在图像生成质量以及包含多个目标和丰富关系的更复杂场景中生成图像仍然存在较大挑战。...前述文本转图像生成方法使用图像—说明对，这些方法仅为生成单个目标提供非常粗粒度的监督信号，限制了它们对物体的图像生成质量。...ObjGAN 通过将输入文本分解成单独的单词并将这些单词与图像中的特定目标进行匹配，从而实现上述人类的特点。 人类通常会从两个方面来改进绘图：单个目标的真实感和图像补丁的质量。...智能补丁鉴别器试图判断这个补丁是否真实，以及这个补丁是否与语句描述一致。 相关工作：故事可视化 最先进的文本转图像模型能够基于单一语句描述生成真实的鸟类图像。...生成的图像中单个物体几乎都会暴露出缺陷，比如模糊的人脸或变形的公交车。这些缺陷清楚地表明，该图像是电脑生成而非人类创造。
归因方法将模型输出的权重分配给给定输入的每个维度。 在这篇短文中，我将介绍一种基本的归因技术:遮挡分析。...遮挡分析的优点 如果维度是独立的，那么遮挡分析是完全可靠的，因为您准确地测量了每个维度的边际效应。 不幸的是，在大多数情况下，例如图像数据，情况并非如此。在这里，建议您删除整个色块而不是单个像素。...这个想法是通常单个像素的信息可以从其相邻像素重建。因此，如果您具有猫的图像，则删除一个猫像素永远不会对输出产生太大影响，而删除覆盖耳朵的面片可能会导致模型对“猫”的预测显着下降。...关于遮挡分析的另一个优点是它是一种post-hoc 方法。这意味着它可以用来解释任何(已经训练过的)模型。没有必要再训练。这个模型甚至可以是一个不可微的黑盒。...这意味着要使用更复杂的信息删除技术，使图像仍然看起来像自然图像。 一种方法是模糊要“删除”的补丁。它不是最有效的方法，但它至少应该删除细粒度的纹理信息，并且它很容易实现。
在本文中，我将介绍两个相关的特征嵌入正则化器：SVMax [1] 和 VICReg [2]。...部分模式崩溃是指生成器制作包含相同颜色或纹理主题的多张图像，或包含同一物体的不同视图的多张图像的场景。...该概念旨在激活特征嵌入矩阵 E 中的每个维度。VICReg 计算小批量 E 的标准偏差 (std)，如图 7 所示。这会生成一个具有 d 维度的向量，每个维度 表示单个维度的激活。...相比之下，VICReg 提供了多个概念，其中一个概念是从另一篇论文 Barlow twins 论文中借用的 [4] 与 SVMax 相比，VICReg 对最近的基准进行了大量的定量评估。...FAIR 有的是 GPU :)关于权重衰减与特征嵌入正则化器，SVMax 和 VICReg 都对单层的输出进行了正则化。相比之下权重衰减始终应用于所有网络权重（层）。
Abstract 摘要 新兴的图神经网络（GNN）已经将深度学习技术针对图像和文本等数据集的成功扩展到更复杂的图形结构数据。...其次，当前的系统设计平衡了多个GPU之间的训练工作负载，同时在它们之间共享完整图形数据的单个副本。这种单图并行性使上述缓存解决方案效率低下。...纪元由一系列迭代组成，在每次迭代期间，将随机选择一小批训练顶点来评估和更新该模型。但是，与每个数据样本都是独立的图像和句子等训练数据不同，图形数据是高度结构化连接的。...这是因为单个图形为多个 GPU 上的并行训练器提供数据访问位置，因此所有 GPU 缓存都将保持相似的顶点。 ...目前，PaGraph 在单个多 GPU 服务器上工作，但缓存、图分区和流水线的核心思想可以直接应用于分布式 GNN 训练，以利用更多的 GPU 来处理无法放入单个服务器内存的更大图。
梯度下降 示例说明 ( 单个参数 ) III . 梯度下降 示例说明 ( 多个参数 ) IV . 梯度下降 总结 ( 定义损失函数 | 损失函数求导 ) V . 梯度下降 方法 VI ....梯度下降 示例说明 ( 单个参数 ) ---- 1 ....梯度下降 示例说明 ( 多个参数 ) ---- 1 . 两个参数的损失函数 : 下图是有两个参数的情况下的损失函数情况 ; 2 ....\alpha 指的是学习率 , 或梯度下降的步长 ; 如果是单个参数值 , 是对 目标函数 / 损失函数 J (\theta) 关于当前的第 j 个参数 \theta_j 进行求导 , 只对一个参数进行求导...即偏导 , 然后将这些偏导整合起来 ; 3 .
为了解决这个问题，我们希望确保对于任何参数值，网络总是产生具有所需分布的激活值。这样做将允许关于模型参数损失的梯度来解释标准化，以及它对模型参数Θ\Theta的依赖。...以前的一些方法（例如（Lyu＆Simoncelli，2008））使用通过单个训练样本计算的统计信息，或者在图像网络的情况下，使用给定位置处不同特征图上的统计。...注意，通过计算每一维的方差而不是联合协方差，可以实现小批量的使用；在联合情况下，将需要正则化，因为小批量大小可能小于白化的激活值的数量，从而导致单个协方差矩阵。...随着训练进行，所有网络都通过计算验证准确率@1来评估，即每幅图像使用单个裁剪图像，在1000个可能性中预测正确标签的概率。 在我们的实验中，我们评估了几个带有批标准化的Inception修改版本。...Inception和它的批标准化变种在单个裁剪图像上的验证准确率以及训练步骤的数量。 ? 图3。
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