为了得到更好的结果，这个过程会对权重进行许多次调整，其中会用到一种名为「梯度下降」的优化技术。...另外，我们创建的是 numpy 数组，因为这是常用的操作训练数据的方式：将某些 CSV 文件读取成 numpy 数组，进行一些处理，然后再将它们转换成 PyTorch 张量，如下所示： ?...它还能提供其它效用程序，如数据的混洗和随机采样。 ? 数据加载器通常搭配 for-in 循环使用。举个例子： ? 在每次迭代中，数据加载器都会返回一批给定批大小的数据。...如果 shuffle 设为 True，则在创建批之前会对训练数据进行混洗。混洗能帮助优化算法的输入随机化，这能实现损失的更快下降。...之所以是「随机」，原因是样本是以批的形式选择（通常会用到随机混洗），而不是作为单独一个数据组。 ?
Channel Shuffle：通过通道混洗（Channel Shuffle）增强特征融合，提升模型性能。通道加权：实施通道加权计算，动态调整通道贡献，优化特征表示。...Data parallelism, DP 数据并行数据并行是最简单的一种分布式并行技术，具体实施是将大规模数据集分割成多个小批量，每个批量被发送到不同的计算设备（如 NPU）上并行处理。...然后，这些梯度在不同的节点之间进行通信和平均，以便所有节点都可以使用全局梯度来更新其本地模型参数。...这种技术的核心思想是将神经网络的权重参数以及梯度信息进行分片（shard），并将这些分片分配到不同的设备或者计算节点上进行并行处理。FSDP 分享所有的模型参数，梯度，和优化状态。...通常会使用诸如 All-reduce 等通信原语来实现梯度的聚合和参数的同步。如下图是一个矩阵乘算子的张量并行示意。X 作为激活输入，A 作为算子权重，将 A 按列切分。
上图中，箭头和圆圈表示对张量数据的运算，背景颜色突出显示的是不同阶段的任务，梯形表示可训练的组件，如果名称能匹配得上则这些组件可共享权重。...考虑到潜在张量，Texture Mixer使用了3种直觉潜在空间运算：平铺（tiling）、插值（interpolation）和多级混洗(shuffling)。...三种运算方式各有任务，平铺运算用来将空间上的纹理扩展到任意大小，插值运算将两个及以上潜在域中纹理的结合在一起，多级混洗预算将将相邻潜在张量中的小方块互换减少重复，然后对这些新的潜在张量进行解码得到插值。...在动物纹理数据集上进行纹理溶解任务，开始是这样的： ? 最后的合成结果是这样的： ?...最后，研究人员利用地球纹理和动物纹理数据集对合成纹理的质量进行定量评估，加粗代表最好的结果，下划线代表第二好的结果，红色代表每个指标中很高的数值。
2、预备知识 2.1、数据操作 batch：以图片数据为例，一次读入的图片数量。 小批量样本可以充分利用GPU进行并行计算提高计算效率。... ~~~python x.grad.zero_() y =x * x #由于 y 是通过对 x 进行元素级乘法实现的（y = x * x），因此 y 对于每个元素 x[i] 的梯度是 2...这样做的目的是防止梯度回传时对 u 的梯度计算，从而实现对 u 的一种冻结。通常，当希望保留某个张量的值，但不想在反向传播过程中计算它的梯度时，就会使用 detach() 方法。...通过将张量分离并赋给一个新的变量，在接下来的计算过程中使用这个新变量 u，而且它的梯度会被忽略，从而实现参数冻结或临时截断梯度流的目的。...小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解方法。 两个重要的超参数是 批量大小和学习率。
：一、二》，其中讲解了张量、梯度、线性回归和梯度下降等基础知识。...我们定义一个函数，让其可以随机地选取一定份额的图像作为验证集。 ? split_indices 可随机地混洗数组索引 0,1,..n-1，并从中分出所需的比例作为验证集。...在创建验证集之前混洗索引是很重要的，因为训练图像通常是按目标标签排序的，即先是 0 的图像，然后是 1 的图像，2 的图像……如果我们选择最后 20% 的图像作为验证集，则该验证集将仅包含 8 和 9...在 __init__ 构造器方法中，我们使用 nn.Linear 对权重和偏置进行了实例化。...尽管准确度对我们（人类）而言是很好的评估模型的方法，但却不能用作我们使用梯度下降优化模型的损失函数，原因如下： 这是不可微分的函数。
此外，深度学习处理数据过程中并不一次性对整个数据集进行处理，通常会将数据集划分成若干个批量batches。...基于梯度的优化算法 神经网络层对输入进行的数学转换为： \(output = relu(dot(W, input) + b)\) 张量\(W\)和张量\(b\) 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...训练过程通常需要反复进行： 获得训练数据X，y的一个batch 批量； 前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度； 在损失函数减小的方向上更新权重系数...随机是指每个小批量batch是随机在数据中挑选的。 小批量随机梯度下降的一种极端情况是随机梯度下降算法---全部数据形成一个批量，计算结果更准确，但效率比较低。...小结 学习指在训练数据上找到一组权重值使得损失函数最小； 学习过程：在小批量数据上计算损失函数对应权重系数的梯度值；之后权重系数沿着梯度的反方向移动； 学习过程的可能性是基于神经网络是一系列张量操作，因此能够使用导数的链式法则计算损失函数对应权重系数的梯度值
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数，简单而又难以理解的几个名词，花了几天时间才看了个七七八八，尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的...#然后在测试集（test set，即test_images 和test_labels）上对模型进行测试。...# 将这一方法应用于神经网络，就是用解析法求出最小损失函数对应的所有权重值。 # 基于当前在随机数据批量上的损失，一点一点地对参数进行调节。...#学习的过程：随机选取包含数据样本及其目标值的批量，并计算批量损失相对于网络参数的梯度。随后将网络参数沿着梯度的反方向稍稍移动（移动距离由学习率指定）。...#整个学习过程之所以能够实现，是因为神经网络是一系列可微分的张量运算，因此可以利用求导的链式法则来得到梯度函数，这个函数将当前参数和当前数据批量映射为一个梯度值。
深度学习-数学基础 概述 对神经网络中出现的数学信息进行解释 正文 网络架构 类：分类问题中的某个类别 样本：数据点 标签：某个样本对应的类 损失函数（loss function）：网络如何衡量在训练数据上的性能...广播 出现在小张量和大张量进行运算时，较小的张量会被广播，如(64, 3, 32, 10)的张量和(32, 10)的张量相加，最后结果为(64, 3, 32, 10)的张量；基本思想就是添加2个轴。...，然后进行不断优化，也叫训练，每一次优化叫作一次训练过程 抽取样本x和标签y，组成数据批量 在x上运行网络（前向传播），得到预测值y_pred。...其中最核心的部分是第四步更新权重，神经网络使用求导和梯度下降的方式进行优化，为了避免算法的复杂，因此每次就行抽样，这样的方式也叫坐小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient...descent,SGD),如果每次只抽取一个样本，叫作真SGD，如果每次迭代在所有数据上进行，那么叫作批量SGD 关于链式求导：反向传播算法（后续有时间深度学习） 在前面的梯度算法中，我们假设函数是可微的
（即add对两个常量进行运算的结果）实际上是张量，没有实际数值。...本章还说明了在数据的混洗，批量和预取方面使用tf.data.Dataset方法的最佳实践，并针对 TF 2.0 提供了建议。...必须对原始数据进行混洗，以确保训练，验证和测试数据分布在整个数据分布中。 另外，建议在每个周期之后对数据进行混洗。...数据集操作是一个在线转换过程，该过程创建数据集对象，应用转换，对数据进行混洗，然后重复进行此操作并通过预取创建一批数据； 稍后将它们输入模型。...此功能采用（批量，高度，宽度，通道）形式的 4 级张量，因此任何非该格式的图像都必须在将其记录到 TensorBoard 之前进行重塑。
这是很重要的，因为阶跃函数只包含平坦段，所以没有梯度可用（梯度下降不能在平坦表面上移动），而logistic函数在每个地方都有一个定义明确的非零导数，允许渐变下降 每一步都有进步。...所以X的形状是（None，n_inputs）。 同样，我们知道y将是每个实例有一个入口的一维张量，但是在这一点上我们也不知道训练批量的大小，因此形状是（无）。 ? 现在我们来创建实际的神经网络。...我们可以使用ScikitLearn，但TensorFlow提供了自己的帮助程序，它可以提取数据，对数据进行缩放（0到1之间），对其进行混洗，并提供一个简单的函数来一次加载一个小批量。...每个小批量都通过next_batch（）方法获取，然后代码简单地运行训练操作，为其提供当前的最小批量输入数据和目标。...接下来，在每个迭代结束时，代码将在最后一个小批量和完整训练集上评估模型，并打印出结果。 最后，模型参数保存到磁盘。 3.3 使用神经网络 现在神经网络已经过训练，您可以使用它来进行预测。
值得一提的是，如果我们使用训练集(N)中的所有点来计算损失，我们是在执行批量梯度下降。如果我们每次都用一个点，那就是随机梯度下降法。在1和n之间的任何其他(n)都是小批量梯度下降的特征。 ?...行和第20行; 计算每个参数的梯度——第23行和第24行; 更新参数——第27行和第28行; 请记住，如果您不使用批量梯度下降(我们的示例使用)，则必须编写一个内部循环来为每个点(随机)或n个点(迷你批量...动态计算图最好的地方在于你可以让它变得像你想要的那样复杂。甚至可以使用控制流语句(例如，if语句)来控制梯度流(显然!) 下面的图显示了一个示例。 ? ? 优化器 ?...不要被优化器的名字所欺骗:如果我们一次使用所有的训练数据进行更新——就像我们在代码中所做的那样——优化器执行的是批量梯度下降，而不是它的名字。...到目前为止，我们在每个训练步骤都使用了全部的训练数据。一直以来都是批量梯度下降。 这对于我们的小得可笑的数据集来说当然很好，但是对于一些大的数据集，我们必须使用小批量梯度下降。因此，我们需要小批量。
这篇文章分为4部分; 他们是： 确定性和非确定性算法 随机搜索算法 神经网络中的随机初始化 初始化方法 确定性和非确定性算法 经典算法是确定性的。例如，对列表进行排序的算法。...给定一个未排序的列表，排序算法，比如冒泡排序或快速排序，系统地对列表进行排序，直到得到有序的结果。确定性的意思是算法每次给出相同的列表，将以完全相同的方式执行。它将在程序的每个步骤中进行相同的动作。...具体来说，随机梯度下降要求将网络的权重初始化为小的随机值（随机，但接近零，例如[0.0,0.1]）。在搜索过程中，在每个周期前的训练数据集的混洗中也使用随机性，这反过来导致每个批次的梯度估计的差异。...每次我们训练网络时，我们都可以使用相同的权重组合。例如，可以对所有权重使用0.0的值。 在这种情况下，学习算法将无法对网络权重进行任何更改，模型会卡住。...神经网络权重的初始化是一个完整的研究领域，对网络进行细致的初始化可以加速学习过程。 现代深度学习库，例如Keras，提供了许多网络初始化方法，它们都是用小随机数初始化权重的变体。
这个调用将计算loss对所有requires_grad=True的tensor的梯度。 # 这次调用后，w1.grad和w2.grad将分别是loss对w1和w2的梯度张量。...对于这一步，我们只想对w1和w2的值进行原地改变；不想为更新阶段构建计算图， # 所以我们使用torch.no_grad()上下文管理器防止PyTorch为更新构建计算图 with torch.no_grad...而在PyTorch中，每一个前向通道定义一个新的计算图。 静态图的好处在于你可以预先对图进行优化。例如，一个框架可能要融合一些图的运算来提升效率，或者产生一个策略来将图分布到多个GPU或机器上。...如果重复使用相同的图，那么在重复运行同一个图时，，前期潜在的代价高昂的预先优化的消耗就会被分摊开。 静态图和动态图的一个区别是控制流。对于一些模型，我们希望对每个数据点执行不同的计算。...：计算模型的损失对所有可学习参数的导数（梯度）。
这确保了所需张量的数据在"源设备→ 目标设备对"之间只传输一次，并且目标设备上张量的内存只分配一次，而不是多次（例如，参见上图中的节点 b 和 c）。...因为这是一种常见的需求，所以 TensorFlow 内置了对自动梯度计算的支持。...如上所述，我们通常通过梯度下降来训练机器学习模型，并将梯度计算表示为数据流图的一部分。当模型包含控制流操作时，我们必须在相应的梯度计算中考虑它们。...本小节中的方法假设使用随机梯度下降法（SGD）对模型进行训练，使用的小批次包括 100～1000 个样本。...这个 10 个模型副本并行计算自己 100 个样本的梯度，然后把这些梯度进行同步规约，最后用于模型参数更新。这就像我们使用 1000个元素的批量大小运行顺序 SGD 算法一样。
作者认为目前实现高效卷积网络的工作流程可以分成两步：1）设计一种网络架构；2）对该网络中的连接进行剪枝。...其未来减少收窄后的表征计算，引入一种分组式逐点运算，并在后面使用了通道混洗操作。 ? 图 7：ShuffleBlock v1。...给定一个有 C 个通道的输入张量 x，张量会被切分为两个分支：一个是包含 C · (1 − α) 个通道的主动分支 x_1，这会输出一个 C ·(1−α) 个通道的张量 y_1；另一个是有 C · α...MobileNet v2）； 分组卷积是不必要的（ShuffleNet v1 对比 ShuffleNet v2）； 通道混洗操作对各种加速器并不友好，应避免使用。...此外，一旦实现了 IdleBlock 和 MBBlock 的混合化，MBBlock 中的首个逐点卷积运算就可以帮助我们交换 IdleBlock 的两个分支的信息，而无需像在 ShuffleBlock 中一样执行显式的通道混洗操作
更现代的卷积神经网络架构ShuffleNet的目标是在保持有竞争力的计算效率的同时最大化准确度。 这引入了组卷积和通道混洗的概念，极大地降低了处理成本，同时促进了通道间高效的数据流。...它通过跨阶段部分连接包含了CSPDarknet53主干网络，改善了梯度传播和信息流。在YOLOv7中实施了 Anchor-Free 点（AF）检测，使得 Anchor 点框变得多余。...输入张量代表了一组输入到GELAN目标检测模型中的图像数组。批次中的所有图像都有预先确定的通道、高度和宽度。图2解释了GELAN的架构，这是一种基于梯度路径规划的轻量级网络架构。...利用这些层在抽象的不同层次提取特征的能力，模型可以获得对目标检测至关重要的高级语义信息和基本细节。输入张量通过 Backbone 层时，对其应用层次化特征提取。每一层捕获不同抽象层次的特征。...它接收一个输入张量x，在一半上进行平均池化，在另一半上进行最大池化，对每个池化后的张量应用卷积操作，并将结果连接起来后返回。这个块对于使用不同操作对每半部分进行下采样特征图很有用。
它只需要对现有代码进行最小的修改—您只需要声明张量s，使用requires_grad=True关键字来计算它的梯度。...torch.cuda这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。...torch.distributions分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数。这允许构造随机计算图和随机梯度估计器进行优化。这个包通常遵循TensorFlow分布包的设计。...量化模型对带有整数而不是浮点值的张量执行部分或全部操作。这允许在许多硬件平台上使用更紧凑的模型表示和高性能向量化操作。...此外，PyTorch还支持量化感知训练，该训练使用伪量化模块对前向和后向传递中的量化错误进行建模。注意，整个计算都是在浮点数中进行的。
NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。...因此，我们对18.11 NGC容器中的MXNet框架进行了一些改进，以优化各种训练批处理大小的性能，尤其是小批处理，而不仅仅是大批处理: 随着批处理大小的减小，与CPU同步每个训练迭代的开销会增加。...当对每个GPU进行小批处理的训练时，这种重复同步的开销会对性能产生负面影响。我们改进了MXNet，以便在与CPU同步之前积极地将多个连续的GPU操作组合在一起，从而减少了这种开销。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...DALI中新增的操作符通过提供对COCO数据集(COCOReader)、基于iou的裁剪(SSDRandomCrop)和边界框翻转(BbFlip)的访问，为整个工作流提供了基于GPU的快速管道。
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