在用户研究的课题中，用户画像是几乎每个公司都会去做的，浅层的包括统计类的：上月购买量，上周活跃天数等；深层的包括洞察类的：潜在需求偏好，生命周期阶段等；前者的校验简单，后者的校验需要通过一些特别的方式...本文就洞察类画像校验做一系列的梳理。 ? 省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式完全不同 ?...一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...横轴为用户手机中同类竞品安装量的个数，纵轴为对应的随机抽样的100人中的个数 人群1分布为忠诚用户画像最准确的，同类app下载量集中在1附近，定义的用户极为准确 人群2分布杂乱，人群3分布在下降量异常高的数值附近
在实践中，可以提供可接受的准确性的足够好的参数，就应该心满意足了。...如果你的设备上装有GPU，PyTorch 中可以非常轻松地将所有计算传输到 GPU。 我们首先检查 CUDA 设备是否可用。然后，我们将所有训练和测试数据传输到该设备。最后移动模型和损失函数。...测试集上的准确率为 83.4% 听起来挺合理，但可能要让你失望了，这样的结果并不是很理想，接下来看看是如何不合理。 但首先我们需要学习如何保存和加载训练好的模型。...到这里为止，模型已准备好部署来，但实际情况下，请不要匆忙部署，因为该模型并不是一个最佳的状态，只是用来掩饰如何使用PyTorch搭建模型！ 写在最后 如果你看到这里，将给你点个赞！...: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#bceloss [5] Adam: https://pytorch.org/docs/stable/optim.html
因此，这些模型可以根据学习到的概念为其预测提供简单直观的解释，从而使人们能够检查其决策背后的原因。这还不是全部！它们甚至允许人类与学习到的概念进行交互，让我们能够控制最终的决定。...❝基于概念的模型允许人类检查深度学习预测背后的推理，并让我们重新控制最终决策。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...通过实践经验，您将学习如何利用这些强大的模型来增强可解释性并最终校准人类对您的深度学习系统的信任。 概念瓶颈模型 在这个介绍中，我们将深入探讨概念瓶颈模型。...这使我们能够更多地了解模型的行为，并检查它对于任何相关概念集的行为是否符合预期，例如，对于互斥的输入概念 [0,1] 或 [1,0]，它返回的预测y=1。
ReSharper 是很多.NET程序员喜欢的收费插件，其提供的强大生产力和代码纠错能力已经让包括我在内的一些程序员产生了依赖，以至于离开它可能就写不来代码了。...但是新版提供的拼写检查功能有时候会误报一些不需要更改的字符串，比如： ? 就我个人而言，这个功能引发的麻烦比它提供的便利还要多，如何关闭它呢？...在 Environment 分类下找到 Products & Features 并取消勾选其中的 ReSpeller ? 最后，重启 Visual Studio，大功告成！
当上式的 h(x) 是 sigmoid函数的时候，就也称为BCE ---（ Binary Cross Entropy） 二元交叉熵 一般用于二分类问题 附上pytorch的 BCE loss 函数 的链接...： https://pytorch.org/docs/0.4.1/nn.html#bceloss 如果我们希望处理多分类问题，那么h(x)换成 softmax函数就ok， softmax函数为： 可参考...pytorch 交叉熵损失函数： https://pytorch.org/docs/0.4.1/nn.html#crossentropyloss 这里说一下，它采用的公式是： 这是因为在算损失的时候，它相当于直接令..., 也就是说 NLLLoss 要求的输入是 对数似然概率，log-probabilities， 也就是应接受 Logsoftmax的结果，它本身的定义为： 但是由于pytorch中指定它接受的已经是经过...BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 不然的话，使用BCEloss就是要先对数据进行 sigmoid函数操作， 然后将结果再输入BCELoss求损失值， 有点类似于
，从而大幅提高回答的准确性与权威性。...与此同时，后处理技术作为生成流程中的最后一道保障，对生成结果进行细节优化和格式修正，涵盖事实校验、文本修剪、逻辑一致性检查等多个环节。...下面这段 Python 代码，展示了整个 RAG 流程如何从检索模块获取候选文档，再由生成模块生成初步回答，最后通过后处理模块对输出进行修正，提升答案准确性。...深入探讨 RAG 技术的细节可见，其核心在于如何构建高效的知识检索系统与设计合适的生成策略。...因此，研发团队往往需要通过大量实验与调试，找出最优参数组合，以平衡生成答案的多样性与准确性。此处再分享一个更加复杂的代码示例，用以展示如何利用深度学习模型与向量检索库实现 RAG 流程。
无论我们的Mac使用的是 SSD固态硬盘或HDD机械硬盘，都必须保持硬盘读写健康程度。毕竟，数据的丢失对于来我们来说是一个重大的损失，毕竟有些数据不是花钱就能买到的。...如果你也非常关注你的Mac硬盘健康情况的话，这篇文章应该可以帮助你！ 今天我将告诉大家如何检查macOS中硬盘的状态。通过这种方式，你可以轻松找出硬盘的健康状态以及是否需要更换新的硬盘。...Mac 系统在操作系统中安装了一个非常出色的诊断工具，该工具称为“磁盘工具”。您在启动硬盘“应用程序文件夹”内的“工具文件夹”中，可以找到“磁盘工具”。...在其他程序文件夹中打开磁盘工具 ; 从左侧列表中选择一个硬盘; 按"急救"按钮; 点击"运行"同意以下所有条件，然后开始检查硬盘的过程; 完成后，将显示结果，并在检查磁盘窗口中查看详细报告。...如果你的硬盘未在"磁盘工具"中显示，则它将无法正常运行或定期停止工作，并且很快就会停止工作。磁盘也可能没有稳定的数据连接，如果过一段时间电脑损坏了，这极有可能是当初检测出来的问题。
PyTorch 1.3 开始正式支持量化，在可量化的 Tensor 之外，PyTorch 开始支持 CNN 中最常见的 operator 的量化操作，包括： 1....但是，type从key 换为 value，那这个新的 type 如何实例化呢？更重要的是，实例化新的 type 一定是要用之前的权重参数的呀。...有的人会说了，我要 fuse的module 被 Sequential 封装起来了，如何传参？...： scale = 0.7898 / ((127 + 128)/2 ) = 0.0062 zp = 0 再说说 QuantStub 的 scale 和 zp 是如何计算的。...总结 那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？
不同的模式决定是否使用dropout，以及如何处理Batch Normalization。常见的错误是在eval后忘记将模型设置回train模式，确定模型在预测阶段为eval模式。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...如果在执行反向传播之前没有重置所有参数的梯度，梯度将被添加到上一批的梯度中。 指标计算逻辑 在怀疑自己或模型之前，请经常检查您的指标计算逻辑计算两次或更多次。...像准确性这样的指标很容易计算，但在代码中添加错误也很容易。例如，检查您是否对批次维度进行了平均，而不是意外对类维度或任何其他维度进行平均。...分类损失函数（例如二元交叉熵）在PyTorch中有两个版本：nn.BCELoss和nn.BCEWithLogitsLoss，建议和推荐的做法是使用后者。
中的 torch.sigmoid[7] ） Softmax（PyTorch 中的 torch.softmax[8] ） 损失函数（Loss function） 二元交叉熵（PyTorch 中的 torch.nn.BCELoss...PyTorch 有两种二元交叉熵实现： `torch.nn.BCELoss()`[23] - 创建一个损失函数，用于测量目标（标签）和输入（特征）之间的二元交叉熵。...评估指标可用于提供有关模型进展情况的另一个视角。有多种评估指标可用于分类问题，但让我们从准确性accuracy开始。 准确度可以通过将正确预测总数除以预测总数来衡量。...所以基本模型只能有50% 的准确率。 用机器学习术语来说，我们的模型欠拟合，它没有从数据中学习预测模式。 我们如何改进这一点？ 5. 改进模型（从模型角度） 让我们尝试解决模型的欠拟合问题。.../torch.nn.BCEWithLogitsLoss.html [19] torch.nn.BCELoss: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BCELoss.html
例如，如果您正在运行基于 Apache 或 Ngnix 的 Web 服务器，则使用的端口应该是 80 或 443，检查端口将确认这一点，同样，您可以检查 SMTP 或 SSH 或其他一些服务正在使用哪个端口...您还可以检查是否有用于入侵检测的开放端口。 在 Linux 中有多种检查端口的方法，我将在这个快速提示中分享我最喜欢的两种方法。...方法一：使用 lsof 命令查看当前登录的 Linux 系统中打开的端口 如果您直接或通过 SSH 登录到系统，则可以使用 lsof 命令检查其端口。...为您正在检查端口的 Linux 系统的 IP 地址。...换句话说，如果您正在管理系统，则 lsof 是更合适的选择。 nc 命令具有无需登录即可扫描端口的灵活性。 这两个命令都可用于根据您所处的场景检查 Linux 中的开放端口。
在进度计划编制过程中，大家都会希望编制的进度计划准确、可靠，能真正指导项目实践，但实际上，恰恰是进度管理，在项目中出现问题的时候最多。 近一半的人都会觉得自己公司的项目进度总会拖延。...所以，对进度计划编制，总希望能找到更好的工具和方法，这样进度计划好像就能编好。 严格地讲，这是一种本末倒置。在真实项目实践中，造成项目进度延误的原因五花八门，其中工具本身的影响，并不是最主要原因。
作者 | 李福春carter 出品 | 李福春carter 作为程序员的你，代码中最多的就是各种方法了，你是如何对参数进行校验的呢？...= null ; //更多代码 } 本质上来讲，断言申明条件一定是true , 忽略客户端如何使用对应的包。...构造函数代表了一个特殊例子的原则：你应该检查即将存储稍后会用到的参数的合法性。 检查构造函数参数的合法性非常重要，它可以防止构造一个违反类的不变性的对象。...异常情况 在执行方法计算之前，你应该检查方法参数 。这个规则也有异常情况。 一个重要的异常情况是：合法性检查代价非常高并且重要， 并且检查是在执行计算的过程中执行的。...所以：这里有一个小店，在开始的时候检查列表中的元素应该是可以互相比较的，注意：修改合法性检查会丧失原子失败。 偶尔，一个计算执行了一个需要的合法性检查，但是当执行检查失败的时候，抛出了一个错误的异常。
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss...用于训练 CCC 类别classes 的分类问题....BCELoss class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True) image.png image.png 例示:...targets t[i]t[i]t[i] 的值是 0 和 1 之间的数值. image.png 5....默认为值为 1 的 Tensor. size_average(bool, optional) – 默认为 True.
损失函数总览 ---- PyTorch 的 Loss Function（损失函数）都在 torch.nn.functional 里，也提供了封装好的类在 torch.nn 里。...PyTorch 里一共有 18 个损失函数，常用的有 6 个，分别是： 回归损失函数： torch.nn.L1Loss torch.nn.MSELoss 分类损失函数： torch.nn.BCELoss...torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean') 这个类实现了二分类交叉熵。 使用这个类时要注意，输入值（不是分类）的范围要在 之间，否则会报错。...这几个类的参数类似，除了上面提到的 reduction，还有一个 weight，就是每一个类别的权重。下面用例子来解释交叉熵和 weight 是如何运作的。...-x_class + log_sigma_exp_x 结果为 >>> print("第一个样本 loss 为: ", loss_1) 第一个样本 loss 为: 0.6931473 现在我们再使用 PyTorch
前言 我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。...但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。...进行探索和调试，有必要对Pytorch的C++部分进行debug。...既然要对Pytorch的源码进行debug，首先我们需要对Pytorch的源码进行编译。...等待一会之后(time.sleep的时间)，我们就可以看到程序在我们设置的断点处停了下来，此刻我们已经从pytorch的python前端进入了C++后端： 其中debug的信息如下： GNU gdb
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss...KL 散度用于估计连续分布的距离. 当对连续输出分布进行直接回归时, KL 散度比较有用....输入 input 应该是在进行了一次 forward 来计算每个类别class 的 log-probabilities 概率....输入 input 不一定是 2D Tensor, 因为其计算是逐元素进行的. ℓ(x,y)=L={l1,...,lN}Tℓ(x,y)=L={l1,......BCELoss class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True) image.png image.png 例示:
我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...使用带有梯度检查点的PyTorch训练分类模型 为了用梯度检查点训练模型，只需要编辑train_model函数。...总结 梯度检查点是一个非常好的技术，它可以帮助在小显存的情况下完整模型的训练。经过我们的测试，一般情况下梯度检查点会将训练时间延长20%左右，但是时间长点总比不能用要好，对吧。
BCEwithlogitsloss = BCELoss + Sigmoid 1 举个例子 导入必要库,设置预测数值和模型真实类别（二分类问题） import torch pred = torch.tensor...([[-0.2],[0.2],[0.8]]) target = torch.FloatTensor([[0],[0],[1]]) 2 BCELoss 先把pred转换成Sigmoid的0~1的概率。...然后计算BCELoss： 上面的pred(i)表示第i个样本的经过sigmoid的预测概率。...第一个样本的loss: 第二个样本的loss: 第三个样本的loss: 求相反数的均值： 然后用PyTorch的BCELoss来计算一下： import torch pred =...() print('BCELoss:',loss(sigmoid(pred),target)) 得到答案： ?
带cuda功能的pytorch可以利用GPU 加速计算。目前最新的pytorch （注：库的名称是torch）版本是19.0，最新的cuda版本是11.1。...下载链接如下： https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html 可以根据自己的python版本下载对应的文件。...： pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org
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