Informer还包括学习嵌入相关的时间特征。这允许模型生成一个有效的基于任务的时间表示。最后，Informer同样可以根据任务的复杂性堆栈n个级别的编码器和解码器。...这使模型仅能为查询/值张量的一小部分计算进行昂贵的运算。特别是ProbSparse机制还具有一个因素，可以指定预测。该因数控制着您减少注意力计算的程度。...最大的问题与我们的训练循环和数据加载器如何将数据传递给模型有关。...论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.07436 本文作者：Isaac Godfried 原为地址：https://towardsdatascience.com/adding-the-informer-model-to-flow-forecast-f866bbe472f0
inp_shape = inp.get_shape().as_list() # 定义不可训练变量hist_mean记录均值的移动平均值 # 形状与输入张量最后一个维度相同...initializer=tf.ones_initializer(), trainable=False) # 定义可训练变量...inp_shape = inp.get_shape().as_list() # 定义可训练变量gamma和beta，batch维度与输入张量第一个维度相同...[1], insp[2]]) # 定义可训练变量gamma和beta，形状为[1,1,1,c]方便直接线性变换 para_shape = [1, 1, 1, insp[..., keep_dims=True) inp = (inp - group_mean) / tf.sqrt(group_var + 1e-5) # 将张量形状还原为原始形状
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法，使用高效的特定运算顺序。 ...从这里我们看到，变量x的梯度可以通过Jacobian矩阵?和梯度?乘积来得到。反向传播算法由由图中每一个这样的Jacobian梯度的乘积操作所组成。...通常我们将反向传播算法应用于任意维度的张量，而不仅仅是用于向量。从概念上讲，这与使用向量的反向传播完全相同。唯一区别的是如何将数字排成网络以形成张量。...可以想象，在运行反向传播之前，将每个张量变平为一个向量，计算一个向量值梯度，然后将该梯度重新构造成一个张量。从这种重新排列的观点上看，反向传播仍然只是将Jacobian乘以梯度。...为了表示值z关于张量X的梯度，记为?，就像X是张量一样。X的索引现在有多个坐标------例如，一个3维的张量由3个坐标索引。可以通过使用单个变量i来表示完整的索引元组，从而完全抽象出来。
其它参数为关系R是一个神经网络的标准形式：[图片][图片]和[图片][图片]，[图片][图片] 可视化神经张量层 [图片] NTN使用张量变量 [图片]对两个实体之间的关系进行乘法建模。...如上所示，NTN是对简单神经层的扩展，增加了这些张量变量。所以，如果我们从上图中删除 [图片]，最后，目标函数被定义为 [图片] 这是一个简单的实体向量连接，以及偏向项。...该inp_size是输入变量的形状，在我们的例子中的实体; 所述out_size是张量参数（K），和激活是要使用的激活函数（默认为tanh）。...正如你所看到的，我们必须迭代k个张量参数（张量模型的切片）。这是通过计算每个迭代的中间产品来完成的，最后，汇总所有这些产品。下面的代码片段为你做这个。...此步骤中还添加了否定样本。负样本作为损坏的样本传递给prepare_data函数。如果corrupt_samples = 1，则对应于每个训练样本添加一个负样本。这意味着，整个训练数据集将会翻倍。
多维权重张量的分片方式以及训练集群拓扑结构会给通信原语的效率带来高度影响。我们的图变换会仔细地为每个张量选择分片格式，以便有效地分片和取消分片。...然而，这些变量仅在权重更新时由优化器使用，而在计算梯度的向前和向后过程中不需要。因此，一个优化的解决方案可以在迭代中保持辅助变量的分片，直到检查点或汇总阶段才进行all-gather。...在具有平铺内存布局（tiled memory layouts）的加速器上，如何将张量在不同副本之间划分是很棘手的，因为格式化数据可能会很费事费力。...我们需要为分片中的每个张量选择格式化步骤，以确定如何将其划分为分片。如果我们在reduce-scatter之前填充梯度，则需要每个副本对完整数据执行本地读写。...融合操作符的实现还保证分配给副本的分片与它在逻辑环中的位置相匹配，因此经典算法最终将在每个副本上生成所需的分片。
本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。...此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。...使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。...RESCAL可以看作是一个多关系数据的潜在变量模型。(1)通过隐特征向量ai、aj和Rk对观测变量Xijk进行解释。图1b的图形模型说明了这种解释。...在该模型中，ai和aj是第i和第j个实体用潜分量表示，即A的列，这些潜分量是通过因子分解得到的，用来解释观测变量。
Batch Processing - Pass Image Batch To PyTorch CNN 准备数据 建立模型 了解批处理如何传递到网络 训练模型 分析模型的结果 在上一节中，我们了解了前向传播以及如何将单个图像从训练集中传递到我们的网络...我们将使用复数形式命名变量，因为当我们在数据加载器迭代器上调用next时，我们知道数据加载器会返回一批10张图片。...请记住，在我们所有关于张量的工作中，张量的最后一个维度始终包含数字，而其他所有维度都包含其他较小的张量。 在预测张量的情况下，我们有十组数字。...一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。...> get_num_correct(preds, labels) 1 总结 现在，我们应该对如何将一批输入传递到网络以及在处理卷积神经网络时预期的形状有一个很好的了解。 ?
fetches 变量 feed_dict与占位符 实践 以感知机为例 使用Optimizer训练模型 可视化：Tensorboard SL大法：保存检查点 代码汇总 后记 Reference 经过了一年的休整...事实上，会话的构造函数还接受许多其它的参数。不过这些参数大多与我们当前的情形无关，所以暂且不进行介绍，有兴趣的朋友可以查阅官方文档[2]。...但是和之前相同，这些张量对象不会立刻被计算，所以我们就需要一些方法来初始化这些变量。...它接受的基本和变量声明时接受的相同，不过值得注意的是，输入张量的形状要和声明时相同。这个方法最重要的还是其返回值，和其他指令一样tf.Variable.assign返回的是一个值为变量修改后值的张量。...代码汇总 这里是上述代码的汇总。通过更改train为train_with_optimizer，你可以使用tensorflow的Optimizer进行训练。
下面将重点介绍模型并行中的张量并行。朴素张量并行张量并行广泛应用于分布式训练技术。...本文展示了如何通过使用朴素张量并行解决这个问题。...x = self.seq2(self.seq1(x).to('npu:1')) return self.fc(x.view(x.size(0), -1))上面的代码展示了如何将...对于多层感知机（MLP），对 A 采用列切割，对 B 采用行切割，在初始时使用函数 f 复制 X，结束时使用函数 g 通过 All-Reduce 汇总 Z，这样设计的原因是，尽量保证各设备上的计算相互独立...然后通过 All-Gather 操作将各部分结果汇总，得到完整的嵌入输出。表切分模式适用于类别特征较多的场景，每个类别特征的嵌入表较小。而列切分模式适用于单个嵌入表较大的场景，每个嵌入表的列数较多。
文章重点介绍了如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型，此外，文章还介绍了 PyTorch 新功能，以及如何组合这些功能的实际示例。 结果如何呢？...接下来，文章介绍了 SAM 优化过程，包括性能分析、瓶颈识别，以及如何将这些新功能整合进 PyTorch 以解决 SAM 面临的这些问题。...具体来说（参考上图更容易理解，出现的变量名都在代码中），该研究发现在 SAM 的图像编码器中，有充当坐标缩放器（coordinate scalers）的变量 q_coords 和 k_coords，这些变量都是在...然而，一旦这些变量被用来在 rel_pos_resized 中建立索引，这些索引操作就会自动的将这些变量移动到 GPU 上，这种复制会导致 GPU 同步。...这种稀疏存储将原始张量减少了 50%，同时产生密集张量输出。参见下图的说明。 为了使用这种稀疏存储格式和相关的快速内核，接下来要做的是剪枝权重。
如果您对深度学习框架不熟悉，请直接进入我们逐步指南的第一部分：张量（Tensors）。 这是入门学习所以先熟悉一下张量，张量是一种数学和计算机科学领域的概念，用于表示多维数据。...实际上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，消除了复制数据的需要。张量还经过优化，用于自动微分。 这里B站上有课程，可以自行搜索，这里我不再推荐了。...版本可用了但是在运行yolo v5的时候出现下面的错误，说是torchvision版本不对 然后我根据网上的资料说是pytorch的版太高了，继续卸载重新安装，这次因为我在anaconda设置我的环境变量的时候总是安装到...所以根据这篇博客将我的环境设置到D盘，防止后期C盘爆了： https://blog.csdn.net/weixin_48373309/article/details/127830801 在设置完新的环境变量后我执行了下面的命令...轮速计的传感器融合定位方案 基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测（代码开源） 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集 更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总
通过使用这个类，开发人员可以从内存中的张量（Tensors）、磁盘上的文件、许多数据格式中创建一个统一的输入管道。...Dataset.interleave(map_func, cycle_length): 给程序员更多的控制，让他们知道如何将一个函数映射到每个元素。...现在已经有很多单变量和多变量分布了。开发人员还可以扩展现有的类，但是必须支持分布基类中存在的所有函数。对于无效的属性，开发人员可以要求他们的程序引发异常，或者他们可以选择处理NaN值。...下面是一个简短的例子，说明开发人员如何从均匀分布中获得一个随机变量的张量： ? 现有函数的改动 新版本对现有的函数也有一些小的改动。...tf.gather函数，被用于在一个张量中选择变量，现在增加了一个轴参数，将会允许更灵活的收集。 ? tf.pad函数用于在现有张量周围放置数值，现在支持“常量（constant）”参数。
这种实现思路一方面允许开发者将各种类似的操作汇总在一起，方便组织管理。另一方面也保证了整个代码的复用性、扩展性和对外接口的统一。总体上让整个框架更灵活和易于扩展，为将来的发展预留了空间。 3....当时的图片如下所示，作者用不同的占位符（*，+，sin）构成操作结点，以字母x、a、b构成变量结点，再以有向线段将这些结点连接起来，组成一个表征运算逻辑关系的清晰明了的“图”型数据结构，这就是最初的计算图...需要注意的是，通常情况下开发者不会将用于中间表示得到的计算图直接用于模型构造，因为这样的计算图通常包含了大量的冗余求解目标，也没有提取共享变量，因而通常都会经过依赖性剪枝、符号融合、内存共享等方法对计算图进行优化...这时还缺什么呢？答案是运算效率。...另一方面，对于那些不仅对学会使用深度学习框架感兴趣，还打算亲手搭建一个深度框架的朋友，作者认为了解各框架的内部组成和一些共性的特征也是迈向成功的重要一步。
那么我们考虑浮点数矩阵乘法 ，如何将它转化为整数矩阵乘法，并且得到几乎相同的乘法结果呢？ 用整数矩阵来表示浮点数矩阵 首先我们需要将一个浮点数矩阵 用整数矩阵 来表示。...转化为整数矩阵乘法 整数矩阵 还原为浮点数很简单，只需要 即可。但是注意 是取过整的，所以还原回去的 并不完全等于原始的 ，是有误差的。...那么就可以先计算整数矩阵乘法 ，然后得到整数的输出矩阵之后，乘上系数 ，还原为浮点数矩阵。 注意输入矩阵 和 都是int8的，但是乘法结果 一定是int32的。...最后乘上系数还原为浮点数的乘法结果 。 进阶（relu激活函数） 熟悉Transformer的同学应该知道，FFN第二层输入分别是relu的结果 和参数 。...如果我们强行还按照 的范围来量化relu结果 的话会怎么样呢？这样会导致整数区间 永远不会有数字，因为根本没有负数浮点数的存在。这样就白白浪费了127个整数，就会导致量化的精度大大受损。
这些多维数组被称为“张量”，但这个概念并不等同于张量的数学概念。其目的是训练神经网络检测和识别模式和相互关系。...入门例子关键点分析 tensorflow的程序一般分为如下几个部分 定义包含n个层的tensorflow神经网络的模型，这个模型一般会描述逻辑如何将输入计算为预测的输出 定义损失函数，损失函数为预测的输出与实际输出的差距...定义用何种方法优化减小预测的损失 迭代地输入训练数据，用以训练模型 训练的过程中定期检测模型的准确率 定义的模型如果要从外部传入张量，一般写法如下： # 定义外部传入的张量 parma1 = tf.placeholder...# 在图中运行时传入张量 sess.run(val1, feed_dict={parma1: param_value}) 定义的模型如果使用了变量，一般写法如下： # 定义变量 val1...# 初始化所有变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: # 在图中初始化所有变量
在代码中设置断点 使用tensor-counter-snippet来获得张量的总数统计 使用调试器执行下一步操作 重新运行 tensor-counter-snippet，并检查张量计数是否增加 重复上面的步骤...这里我们通过装饰器来完成检查是否有额外的张量 ，除此以外我们还需要一个计数器，因为需要在执行之前和之后计算张量的数量。...另外就是如果代码块生成的变量多于一个，还需要寻找额外的解决方案来使用这些下游变量。 上下文装饰器 为了解决上面问题，我们的可以使用上下文管理器来代替函数装饰器。...使用 ContextDecorator 找出内存泄漏 因为要计算张量的总数，所以我们将计算过程封装成一个函数 get_n_tensors() ，这样可以在上下文开始和结束时来计算张量数量： class...//gist.github.com/MarkTension/4783697ebd5212ba500cdd829b364338 最后希望这篇小文章能让你了解什么是上下文管理器，如何使用上下文装饰器，以及如何将它们应用于调试
通过查看最高权重，我们可以确定最相关的变量，这将使我们很好地了解模型对每个变量的敏感性。现在，让我们用矩阵表示法重写所有内容。 如您所见，以矩阵形式编写所有内容可以更简洁地描述正在发生的事情。...现在已经知道如何将两个矩阵相乘。假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。...PyTorch 和张量 这里我们使用 PyTorch 并将它们用于矩阵乘法。PyTorch 是众所周知的深度学习库，张量（Tensor）起着至关重要的作用。...您可以将张量视为更高维的矩阵，而 PyTorch 允许我们高效地对它们执行数值运算。现在可能已经猜到了，矩阵和张量构成了深度学习的基础。...学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。
用于执行预测的张量列表 model：str。 模型权重路径（可选）。 session：Session。...Summarizer：汇总 包含一些有用的函数，可以帮助汇总Tensorboard中的变量，激活等。
欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 机器学习算法大汇总 ?...近日有国外大神祭出了一张神图，图中针对机器学习领域几乎所有的常见算法进行了分类大汇总。不但简单介绍了每一种算法的大概含义，还整理了它们的常见应用和优缺点，各位开发者绝对不可错过。....xdq1jstyr 代码链接：https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks 工具推荐：基于 LMDB 的机器学习张量数据快速读写工具...今天推荐一款基于 LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）数据库的张量读写工具，专门为加快机器学习领域的数据读取速度而设计。
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