在不丢失当前模型的情况下使用旧模型进行预测 - 腾讯云开发者社区

但是，我鼓励您通读本文结尾，以了解Sharded的工作原理。 Sharded意味着可以与多个GPU一起使用以获得所有好处。但是，在多个GPU上进行训练会比较复杂，并且会造成巨大的痛苦。...在许多GPU上进行有效训练有几种方法。...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...您可以尝试其中的任何一种，并根据需要根据您的特定模型进行调整。

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【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

4.3 数据标准化在有些情况下，对数据进行标准化处理可以提高模型的性能和收敛速度。标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的形式。...可视化结果为了更直观地了解模型的表现，我们可以将预测值和真实值进行对比，使用Matplotlib库进行可视化。...，理想情况下，残差应随机分布且均匀分布在0轴的两侧。...数据标准化：在训练模型之前对特征进行标准化处理。数据集划分：合理划分训练集和测试集，确保模型的评估结果公正。模型评估：使用适当的评估指标（如MSE和R²）评估模型性能，并确保预测值有效。...结果可视化：通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。通过遵循这些注意事项，你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。

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DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

这种组合使得模型在精细调整后达到了比当前最先进技术更高的恢复水平，特别是在对话、代码生成和指令执行等复杂任务上。...与传统的在微调过程中进行剪枝相比，该方法在高稀疏度下保持较高的准确率更加有效。训练和推理速度提升：使用Cerebras CS-3 AI加速器进行稀疏训练，实现了接近理论的加速比。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...减少的计算需求：使用预训练的稀疏模型可以在单次微调运行中达到收敛，与传统的“在微调过程中进行剪枝”的路径相比，这种方法通常涉及将一个密集模型收敛，然后进行剪枝和额外的微调，因此可以显著减少计算需求。...与PyTorch的无缝集成：Cerebras CS-3 能够与流行的机器学习框架如PyTorch无缝集成，使开发者可以轻松利用其硬件优势而无需对现有代码进行大量修改。

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Midjourney入门

/imagine a dog - -beta -hd： -hd参数指定使用旧算法进行图像生成。该参数生成更高分辨率的图像，但可能需要更长时间生成。.../imagine a dog playing in a park - -no clouds V1和V2（- -v1和- -v2） v1和v2参数指定使用旧算法进行图像生成。...通过在V4提示的末尾添加--style 4a、--style 4b或--style 4c来尝试这些版本。 —v 4 —style 4c是当前的默认值，无需添加到提示的末尾。...这里是样式化值及其在使用V4模型时对图像生成的影响的解释： --s 0-50: 这是最少艺术风格的值，生成具有很少甚至没有风格的图像。结果更加真实，但不太吸引人的视觉效果。...--s 50-99: 这个值产生中等水平的风格，使它们在视觉上更具吸引力，但不太严格。结果在现实和样式之间有良好的平衡。

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深度学习的类增量学习算法综述

理想情况下的机器学习模型应当能够仅利用数据流中的新样本更新模型, 而无需耗费大量计算资源进行重新训练....例如, 在社交媒体中, 新类型的新闻事件层出不穷[18,19]；在电商平台上, 新类型的商品会不断涌现[20] . 机器学习模型不断学习新增的类别无疑会遭受灾难性遗忘....如图2所示, 任务增量学习和类别增量学习的训练/测试集设定完全一致, 但类别增量学习要求模型在测试阶段在所有已知类别中进行预测, 而任务增量学习则只要求在给定任务的标记空间中进行预测....对于模型大小受限的类别增量学习过程, 应当考虑引入模型压缩[200] 和剪枝[201–203] 手段, 在不伤害模型判别能力的情况下改善模型的存储开销....双向传递的知识迁移：当前基于知识蒸馏的类别增量学习算法使用旧模型对新模型进行指导, 从而缓解模型在旧类别上的灾难性遗忘.

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SIGCOMM 2023 | ZGaming：通过图像预测实现零延迟 3D 云游戏

因此预测图像与真实图像几乎不匹配。第三，流式传输时，视频比特率和预测性能之间存在权衡。一方面，提高视频码率可以减少编码带来的图像失真，使参考帧具有更高的质量，从而产生更好的预测性能。...对于每个前景对象，LSTM 模型根据其历史图像预测当前交互延迟时间后的图像。这些预测的前景图像将以比背景图像更高的优先级发送给客户端。...然后，根据所提出的关系模型，计算不同视频比特率下的预期预测质量。最后，选择使预测质量最大化的比特率。 3.质量驱动的 3D 块 (Q3B) 缓存为 DIBR 提供额外的 3D 信息来恢复工件。...LSTM 模型基于 5 个连续帧的序列进行预测，因此很难准确预测持续时间少于 5 帧的突发动作，例如突然跳跃。其次，当交互延迟较高时，LSTM 模型的预测性能较差。...同样，如果一些预测的前景帧在传输过程中丢失，也可能导致客户端卡顿。

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一文读懂 Redis 缓存系统

3、Write invalidate：类似于直写，先写入数据库，然后使缓存无效。在并发更新的情况下，这简化了缓存和数据库之间的一致性处理。...不读或不写模型 Refresh ahead：预测热点数据并自动刷新数据库中的缓存，永不阻塞读取，最适合小型只读数据集，例如邮政编码列表缓存，我们可以定期刷新整个缓存，因为它很小并且是只读的。...在大多数场景下，我们通常使用通读和直写/后写/写无效等模型。针对 Refresh-ahead 模型，其可以单独使用，也可以作为一种优化来预测和预热读取以进行通读。...）进行简要解析，此模型也是在实际的业务场景中使用较为广泛的。...2、增加 Cache 更新重试机制：如果 Cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。

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MLK | 模型评估的一些事

评估指标的局限为了对模型的效果进行评估，我们就需要各种各样的指标，不同的问题需要不同的指标来评估，而且大部分的指标都是有局限性的，那么，我们就来盘点一下吧。...所以当我们在评估一个排序模型的时候，需要绘制一个P-R曲线（即Precision-Recall曲线），曲线的横坐标为召回率，纵坐标为精确率，我们评估模型的时候就要整体的PR曲线表现。 ?...RMSE（平方根误差） RMSE，Root Mean Squared Error，一般都是用来衡量回归模型的好坏，但是这个指标往往对离群点特别地敏感，即便大多数的预测都很准，但如果存在小部分的离群点，都会把这个指标变得很大...；线下评估往往不会考虑线上的延迟、数据丢失、标签数据缺失、默认值丢失等情况；线上系统的某些商业指标在离线环境中无法评估计算，比如用户点击率、PV的优化提升、留存市场改善等。...那么如何进行线上的A/B Test呢？一般的方法就是进行用户分桶，将用户分成实验组和对照组，对实验组的用户使用新模型，对照组的用户使用旧模型，而且，要注意分组样本的独立性和无偏性。 ?

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Google Duo采用WaveNetEQ填补语音间隙

WaveNetEQ是基于DeepMind的WaveRNN技术生成的模型，使用大量语音数据集进行训练，以更为逼真地延续短语音段，从而使其能够完全合成丢失语音的原始波形。...Google称WaveNetEQ模型速度足够快，可以在电话上运行，同时仍提供最先进的音频质量和比其他当前正在使用的系统更自然的探测PLC。...但是，WaveRNN与其前身WaveNet一样，是在考虑了文本到语音（TTS）应用程序的情况下创建的。作为TTS模型，WaveRNN会提供有关其应说和如何说的信息。...这个被称为teacher forcing的过程可确保即使在训练的早期阶段（其预测仍为低质量），该模型仍可学习到有价值的信息。...尽管Google的模型学习了如何逼真地延续语音，但这仅在短期内有效——它可以完成一个音节，但不能预测单词本身。相反，对于更长的数据包的丢失，Google会逐渐淡出直到该模型在120毫秒后保持静音。

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在调查过基于模型的强化学习方法后，我们得到这些结论

本文就基于模型的强化学习方法的各种实现进行了调查，再针对使用训练过的预测模型时所需要权衡的一些问题，以及这些考量在激励基于模型的强化学习时所采用的简单但有效的策略进行描述。...采取行动，从而最大限度地提高预期的累积折扣 reward ? 。重要的是：要特别注意采用此期望值的分布。例如，尽管应当自当前策略 ? 中选取期望值轨迹，但实际中许多算法会重新采用旧策略 ?...如果可以将模型的使用视为偏离策略误差及模型偏差之间的权衡，则一个直接比较的方式就是比较这两个项目。然而，在当前的策略分布中，评估模型的偏差是需要我们就该模型的普适化方式进行描述。...虽然在最坏情况下，界限相当悲观，但我们发现预测模型往往要足够适应未来策略的状态分布，以激励其在策略优化中的使用。 ? 样本包括从基于数据收集策略 ? ，到未来策略 ?...的状态分布，对使用这些样本训练的模型进行泛化。增加训练集的大小不仅能提高训练分布的性能，还可以改善周边分布的性能。坏消息以上结果表明，在策略的转变下，训练过的模型在单步预测的准确性上是可靠的。

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面向开放环境的机器学习—属性变化

如图2所示，T2时间段想要利用T1时间段内学到的信息，T1时间段内的特征生存周期较长，有一小段时间内S1和S2同时存在，可以做桥梁，使得在不保存T1数据的情况下，在T2时间段内利用其信息。...图3 一个循环的具体说明最直接的方法是在第一阶段和第二阶段，在数据流上利用梯度下降法进行模型训练，然后在第三阶段，在数据流上再次调用，并使用式（1）更新模型，其中是可变步长。...,…,T1+T2时，在每一轮数据上学习模型，并采用式（4）恢复数据ψ来持续更新，其中Τt表示可变步长，最后通过式（3）计算的权重将两个模型的预测结果进行集成。...3.2动态选择前一小节提到的集成方法结合了几个基模型来提高整体性能，因为在通常情况下，多个分类器组合的效果比单个分类器更好，但有一个前提是要求基模型的性能不能太差。...在t=1,…,T1的步骤与FESL-c算法相同，当t=T1+1,…,T1+T2时，仍然更新每个模型的权重，只是在进行预测时，并不将所有模型结合起来，而是根据式（7）权重的分布，采用最优模型的预测结果。

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使用单一卷积网实时进行端到端3D检测，跟踪和运动预测

Tao等人[27]使用暹罗匹配网络进行跟踪。Nam和Han[21]在推断时间微调了CNN，以跟踪同一视频中的对象。运动预测：这是在给定多个过去帧的情况下，预测每个对象在未来的位置的问题。...注意，如果我们的网格分辨率很高，我们的方法相当于在每个点上应用卷积而不丢失任何信息。我们让读者参考图2，了解如何从三维点云数据构造三维张量。 ?...在回归的情况下，我们既包括当前帧，也包括我们预测未来的n帧。那是 ? 其中t是当前帧，w代表模型参数。我们采用分类损失二进制交叉熵计算所有位置和预定义的框： ?...此外，增加预测损失仅在当前帧上提供类似的检测结果，但是，它使我们能够解码轨迹并提供输出更平滑检测的证据，从而提供最佳性能，即在IoU 0.7上mAP比单帧检测器好6％个点。 ?...表3显示了我们的模型输出和匈牙利方法在检测结果之上的比较。我们遵循KITTI协议[6]并在所有100个验证序列中计算MOTA，MOTP，大部分跟踪（MT）和大部分丢失（ML）。

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. | 合成模型性能难提升？试试这个数据降噪策略

作者提出一种对化学反应数据集自动降噪的方法，并使用该方法对两个化学反应数据集(Pistachio和一个开源数据集)进行降噪并完成化学反应预测和逆合成设计任务，实验表明，在降噪后的数据集上训练的模型预测性能得到了改善...当前从数据集中消除错误项的策略仅依赖于应用领域专家设计的一些特定规则，但该方法并不灵活，可能会因数据与现有模板不匹配而丢失重要的化学知识。另外，人工管理大型数据集成本过高。...因此，开发一种能够在无人工辅助的情况下对数据进行自动降噪，并尽可能保留有意义的化学知识的方法是至关重要的。...从未学习过的示例可能包括化学上错误的数据和化学上正确的反应，这些反应具有在整个数据集中罕见的特征（即反应模板）。删除大部分此类反应会导致重要信息的丢失，从而导致模型性能下降。...事实上，单步逆合成模型仅用于提示潜在的断点，随后使用正向预测模型对断点进行排序。因此，降噪策略只有与正向预测模型结合使用时才有效。随后，相应的降噪数据集被用于训练单步逆合成模型。

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Yann LeCun最新文章：自监督学习的统一框架，人类婴儿般学习

相比之下，经过监督学习训练的人工智能系统，则需要许多奶牛的标注图像，即使这样，训练出的模型在一些特殊情况下，依然无法做出准确判断。...我们也将列出一些有前途的新方向，包括：在存在不确定性的情况下，基于能量的预测模型、联合嵌入方法、人工智能系统中用于自监督学习和推理的隐变量体系结构等。...例如，正如在 NLP 中常见的，我们可以隐藏句子的一部分，并从剩余的词中预测隐藏的词。在视频中，我们也可以从当前帧（观测数据）中预测过去的或未来的帧(隐藏数据)。...为了更好地理解这一挑战，我们首先需要理解预测中的不确定性，以及与CV中相比，它是如何在 NLP 中建模的。在 NLP 中，预测丢失的词，需要计算词汇表中每个可能的词的预测得分。...在一个训练好的模型中，当隐变量在给定集合中变化时，输出预测会随着与输入 x 相容的合理预测集合的变化而变化。隐变量模型可以用对比方法进行训练。一个很好的例子就是生成对抗性网络(GAN)。

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NIPS 2018 | 将RNN内存占用缩小90%：多伦多大学提出可逆循环神经网络

例如，将隐藏单位乘以 1/2 相当于丢弃最低位字节，其值在反向计算中无法恢复。信息丢失的这些误差在时间步长上呈指数级累积，导致通过反转获得的初始隐藏状态与真实的初始状态相去甚远。...4 No Forgetting 的不可能性我们已经证明，如果不丢弃任何信息，可以构造出具有有限精度的可逆 RNN。我们无法找到能够在语言建模之类的任务上获得理想性能的架构。...5 遗忘的可逆性由于零遗忘不可能实现，我们不得不探索实现可逆性的第二种方案：在前向计算中存储隐藏状态丢失的信息，在反向计算中恢复信息。最开始我们研究了只允许遗忘一个整数位的离散遗忘。...表 1：Penn TreeBank 词级语言建模上的验证困惑度（内存节省）。在没有限制的情况下，当遗忘被限制在 2 位、3 位和 5 位比特时，每个隐藏单元每个时间步的结果显示如表。 ?...表 2： WikiText-2 词级语言建模上的验证困惑度。在没有限制的情况下，当遗忘被限制在 2 位、3 位和 5 位比特时，每个隐藏单元每个时间步的结果显示如表。 ?

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为了防止狗上沙发，写了一个浏览器实时识别目标功能

通过摄像头实时识别画面中的狗利用 tensorflow 和预训练的 COCO-SSD MobileNet V2 模型进行对象检测。...将摄像头的视频流转化成视频帧图像传给模型进行识别录制一个音频识别到目标（狗）后播放音频需要部署在一个设备上找一个不用的旧手机，Android 系统安装 termux 来实现开启本地 http...加载物体检测模型：使用 TensorFlow.js 和预训练的 COCO-SSD MobileNet V2 模型进行对象检测，加载模型后赋值给 dogDetector 变量。...将当前视频帧绘制到 canvas 上，然后从 canvas 中提取图像数据传入模型进行预测。在模型返回的预测结果中，如果检测到“dog”，则触发播放音频函数。...通过以上技术整合，最终实现了在旧手机上部署一个能够实时检测画面中狗的网页应用，并在检测到狗时播放指定音频。相信你看完文章后指定看到了文章的笑点了。但是该博主还是很有创意的。

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运营数据库系列之管理篇

OpDB可用于存储会话/作业/模型预测结果，以供多个不同用户稍后查询。...图3：Cloudera Machine Learning用户界面 • Hue：Hue是基于Web的交互式查询编辑器，使您可以与数据仓库进行交互。...所有升级和修补程序都跨越多个节点（服务器），安装，配置，重新启动均自动进行，包括在适用情况下进行滚动重新启动。...不支持用于撤消格式更改的工具，您必须触发备份中的数据还原，以便回滚可以使用旧数据。跨OS平台迁移 Cloudera的标准备份/还原/数据恢复工具可用于支持OpDB在不同操作系统之间的迁移。...HBase备份和灾难恢复策略可确保备份数据，以防止数据丢失。HBase快照使您可以对表进行快照，而对RegionServers的影响不大。也因为快照，克隆和还原操作不涉及数据复制。

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盘点5类推荐系统中图学习解决冷启动问题的方法

在之前的文章长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中，我曾经介绍了两种解决推荐系统中长尾、冷启动问题的方法。其中，图学习解决冷启动和长尾问题，是业内目前研究非常多的一个方向。...在训练方法上，先用旧ad训练一个正常的ctr预估模型，然后固定ctr模型的参数，单独训练新ad表示生成部分的参数，利用meta-learning的方法更新模型参数。...，在模型的训练过程中引入一个embedding reconstruction的辅助任务。...然后训练一个图模型，汇聚邻居节点的embedding，预测目标节点的预训练embedding。这个过程会在图中进行多跳邻居采样，这样即使是冷启动样本，也能通过多跳采集到足够多的邻居样本。...对于每个样本的user和item，利用user-user图和item-item图采样邻居信息进行融合，生成一个context embedding，作为一个分支一同输入到模型中辅助后续预测。

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TensorFlow 2.9上线：oneDNN改进实现CPU性能优化，WSL2开箱即用

新版本亮点包括如下： oneDNN 的性能改进； DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行；对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对...在启用 oneDNN 优化的情况下运行 TensorFlow 的用户，可能会观察到与关闭优化时略有不同的数值结果，这是因为浮点舍入方法和顺序不同，可能会产生轻微的误差。...，从而允许在不影响启动时间的情况下扩展模型； global perspective VS per-replica：传统上使用 TensorFlow，分布式模型代码是围绕 replicas 编写的，但使用...第二行使每个 TensorFlow op 具有确定性。请注意，确定性通常是以降低性能为代价的，因此当启用 op 确定性时，你的模型可能会运行得更慢。...在未来的版本中，tf.keras.optimizers.experimental.Optimizer（及子类）将取代 tf.keras.optimizers.Optimizer（及子类），这意味着使用旧版本

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dropout和bagging_dropout总结「建议收藏」

在这些情况下,使用Dropout和更大模型的计算代价可能超过正则化带来的好处。...(注意：不进行反向传播，其实只是不求梯度，把上一层的梯度直接传给下一层)：如果进行反向传播，还是以概率p传播梯度，概率1-p不传梯度给下一层，也就是0 如果不进行反向传播，直接把上一层的梯度传给下一层...dropout与bagging的关系：在Bagging的情况下,所有模型是独立的。...在Dropout的情况下,模型是共享参数的,其中每个模型继承的父神经网络参数的不同子集。参数共享使得在有限可用的内存下代表指数数量的模型变得可能。...在Bagging的情况下,每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。在Dropout的情况下,通常大部分模型都没有显式地被训练,通常该模型很大,以致到宇宙毁灭都不能采样所有可能的子网络。

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Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍

【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

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