本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法。 ...最近，由于需要读取ERA5气象数据，因此使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件。...因此，如果我们待读取的.nc格式文件含有这个scale和offset，那么在使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件时，读到的数据就是经过缩放处理后的数据；对此，我们需要手动将这个缩放后的数据...这一个步骤，在Python语言的netCDF库中，应该是会自动帮我们处理（好像是这样的，因为之前用Python语言读取.nc格式文件的时候，都没有注意到过这个scale和offset）；而在C++语言的...，记得要选择double类型的变量来存储scale_factor和add_offset——如果选择的是float，可能会丢失一些精度。
； 类别不平衡问题在一阶段和两阶段检测算法中都存在，它会导致两个问题： 由于大量易分类的负样本（背景）导致训练是低效的，因为这些样本不能提供有效的信息； 易区分的负样本也会破坏模型的训练，导致模型的退化...； 作者希望结合一阶段和二阶段的优点，即做到又快又精准，所以提出了一个新的 loss 函数，称为 Focal Loss，其作用是动态调整交叉熵函数的大小，设置的缩放因子会随着样本是否容易区分而变化，如下图所示...直观上来说，这个缩放因子会自动降低易区分样本的权重，让模型在训练的时候专注于训练少量的困难样本。...这里引入了一个权重因子 ，它和类别数量成反比，也就是类别数量越少的类别，其 loss 权重会越大。这也是本文方法的 baseline。...loss 也会变小从而达到降低权重的效果； 聚焦参数 会平滑的调节易分类样本调低权值的比例； 增大能增强调节因子的影响，实验中表明了 是效果最好，直观上来说，调节因子减少了易分类样本的损失贡献
ClickHouse的From和Sample子句一、From子句From子句表示从何处读取数据，支持2种形式，由于From比较简单，这里不再举例，2种使用方式如下：SELECT clo1 FROM tbl...等表引擎进行查询操作，强制在查询过程中合并，由于Final修饰符会降低查询性能，所以尽量避免使用Final修饰符。...Sample factorSample factor表示按因子系数采样，factor表示采样因子，取值0-1之间的小数，表示采样总体数据的比例。如果factor 设置为0或者1，则表示不采样。...datasets.hits_v1 SAMPLE 10000;┌─count()─┐│ 9251 │└─────────┘SAMPLE factor OFFSET nSAMPLE factor OFFSET n 表示按因子系数和偏移量采样...in set.偏移量0.5并按0.4的系数采样的采样为：从数据的二分之一处开始，按总数量的0.4采样数据。
在本文中，我们提出了一个新的损失函数，它比以往处理类不平衡的方法更有效。损失函数是一个动态缩放的交叉熵损失，当对正确类的置信度增加时，比例因子衰减为零，如下图所示。...直观地，这个比例因子可以自动降低训练过程中简单示例的权重，并快速地将模型集中在困难示例上。...直观地说，调制因子减少了来自简单示例的损失贡献，并扩展了示例接受低损失的范围。例如，使用 ， 时例子的分类相比于CE损失降低了100倍， 时损失降低了1000倍。...这反过来又增加了纠正错误分类示例的重要性，对 和 ，损失最多降低了4倍。 在实际中使用Focal loss的 变体： 在实验中采用这种方法和非 相比精度有略微的提升。...在这样的初始化下，在类不平衡的情况下，由于类频率而造成的损失会主导全员损失，导致早期训练的不稳定。为了解决这一问题，在训练开始时引入了“先验”的概念，即稀有类(前景)的模型估计的p值。
这使得在量化过程中需要考虑如何在减小模型尺寸和计算成本的同时，尽量保持模型的精度和性能。部署神经网络时，我们希望网络越小越好，来降低部署成本，于是就需要模型量化等压缩手段。...模型大小对精度的影响：模型大小与精度之间存在一种权衡关系。一般来说，模型越小，其表达能力和容纳参数的能力也越有限，因此在量化过程中，对于较小的模型，精度损失可能会更加显著。...动态离线量化提前将模型的权重转换为 INT8，推理过程中，在真正执行计算之前根据激活输入的范围，动态地将激活即时转换为 INT8。动态量化的关键思想是根据运行时观察到的数据范围动态确定激活的比例因子。...这确保了比例因子被“调整”，以便尽可能多地保留有关每个观察到的数据集的信号。...静态离线量化 (Post Training Quantization Static, PTQ Static)静态离线量化使用少量无标签校准数据，采用 KL 散度等方法计算量化比例因子。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件，这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。 netcdf4-python是 netCDF4 C库的python模块。...只有当重新链接 netcdf 库时，才可以通过 netCDF3 客户端读取，同时也可以通过HDF5客户端读取。 netCDF4 模块可以读取和写入上述格式中的文件。...Dateset 或 Group 实例的 createDimension 方法可以用以创建一个维度，传递给此方法的 python 字符串和整数用来表示维度的名称和大小。...level 维度增加数据时，level 变量的大小将会增加。...如果你的数据有固定精度的话（比如，温度数据，通常其精度为 0.1 度），可以通过 creatVariable 函数的 least_significant_digit 关键词参数进行数据量化，从而有效改善
同时，为节省放缩因子（Scaling Factor）的存储空间，通常会让 Tensor 中的若干元素共享一个放缩因子。显然，放缩因子共享粒度越大，其存储空间越小，但由此带来的量化损失也会越大。...混元团队定量地研究了放缩因子共享粒度（Block-size，简称 B）对模型效果的影响，发现训练时的验证损失（Validate Loss）与 B 的对数成正比例关系： 。...但是，经过计算当采用 BF16 训练 1B 参数量模型时，会发现这一极限数据量高达 1730T，这可能也是之前没有人发现这一现象的原因。...然而，随着精度降低，比如采用 FP8-E4M3 时这一数值降低至 27T，而使用 FP4-E2M1 时则只有 0.4T。...限定资源下的最优解 于是可以得知，即使在无限资源下，由于效果屏障存在的原因，训练模型时使用的数据量也不应该超过 Dcrit。
image-20240731001801622 引言 由于FPGA中的DSP资源往往被设计成支持较大的位宽运算（例如48位累加器或18x27位乘法器），当应用于低精度数据处理时（如图像处理或机器学习中常见的量化数据...输入操作数 w0, w1, a0, a1 都有4位精度，产生四个8位结果。 综上所述，这些方法试图解决DSP资源在处理低精度数据时的利用率问题，通过在单个DSP上执行多组乘法来提高资源利用率。...这些方法和技术共同提高了FPGA中DSP资源的利用效率，特别是在处理低精度算术运算时，如图像处理和机器学习应用。...例如，当偏移量δ=-2时，平均绝对误差为0.47，错误比例为41.48%，最坏情况误差为20。...总体而言，论文提出的方法有效地提高了FPGA中DSP资源的利用率，尤其是在处理低精度数据时，如图像处理或机器学习应用中的量化数据。
已有相关人员测试了通过netCDF和Zarr两种方式处理NOAA在AWS的GOES卫星数据并进行绘图的效率，结果发现：使用Zarr格式比netCDF格式效率提高非常明显。...Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...在对数据压缩时，Zarr 格式比 NetCDF 格式的写入速度快了差不多 6 倍，从 184 秒降为 31 秒。数据的存储效率提升非常明显，而且存储空间也有所降低。...总的来说，相比于 NetCDF 和 HDF5 而言， Zarr 尚处于完善阶段，仍不成熟。但在未来数据上云的情况下，Zarr还是有不错的发展前景。
在使用混合精度的FP16时，对于所有不同架构设计，设置图像尺寸和batch size为8的倍数 为了最大限度地提高GPU的计算效率，最好保证不同的架构设计(包括神经网络的输入输出尺寸/维数/通道数和batch...我之前确实发现混合精度可能会降低模型的精度，这取决于算法，数据和问题。 使用自动混合精度(AMP)很容易在PyTorch中利用混合精度。PyTorch中的默认浮点类型是float32。...GradScaler通过将损失乘以一个比例因子来防止下溢，根据比例损失计算梯度，然后在优化器更新权重之前取消梯度的比例。...由于计算不同内核大小卷积的cuDNN算法的性能不同，自动调优器可以运行一个基准来找到最佳算法。当你的输入大小不经常改变时，建议开启这个设置。...然后，我逐一解释了它们在不同方面的工作原理和原因，包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推断、cnn特定的优化和分布式计算。
当您部署一个在 GPU 和 DLA 之间交替层的网络时，存在什么样的开销？ 由于几个常见原因，可能会产生开销：从今天开始，在 GPU 和 DLA 内存格式之间重新格式化张量。...为什么在两个 DLA 内核和 GPU 上运行工作负载时延迟更高？ 这可能有多种原因，让我们关注三个最常见的原因： DLA 和 GPU 都消耗相同的资源：系统 DRAM。...同一模型中的 FP16 和 INT8 混合精度选项使您可以在精度和低资源消耗之间找到最佳平衡点。 FP16 性能与 int8 相比如何？...这为要在 int8 中运行的层的输出和输入张量提供了比例因子。如果您没有比例因子，这些层将以 fp16 运行。...您可以使用 TensorRT 校准文件或使用ITensor TensorRT API来设置网络张量的缩放因子。如果您没有单个张量的比例因子，您还可以以 fp16 精度运行受影响的层。
由于AI训练加速器注重吞吐量，因此提高吞吐量和利用率有助于降低能耗成本（即通过扩大吞吐量降低“能耗/吞吐量”之间的比率）。...AI推理加速器的目标是，在运行大量独立数据批次时降低预测延迟，因此需要具备高能效特点，需要降低“能耗/预测”之间的比率。...）之间信息损失（KL散度）最小的比例因子。...量化感知训练（QAT）：在训练中计算比例因子，使模型可以适应信息损失并将信息损失降到最低。 可见，硬件不断发展，具备更多可提升效率的功能（如降低精度）。...然而，如果模型含有Inferentia不支持的操作，AWS Neuron编译器会自动将相应操作置于主机CPU上，这就导致CPU和加速器之间需要进行数据搬运，进而降低性能和效率。
可以看到One-Stage算法的精度相对于Two_Stage偏低，然后作者把这种问题的原因归结于正负类别不平衡（简单难分类别不平衡）。...当bbox(由anchor加上偏移量得到)与ground truth间的IOU大于我们设置的阈值（一般取0.5）时，会认为该bbox属于positive example，如果IOU小于下门限就认为该bbox...为什么One-Stage检测算法精度偏低？ 论文认为One-Stage算法准确度低是由于类别失衡引起的。...score会很大，换句话说就是单个example的loss很小，反向计算时梯度小。...同时，在生成样本给ROIPooling层的时候，会据IOU的大小来调整positive和negative example的比例，比如设置成1：3，这样防止了negative过多的情况(同时防止了easy
这些错误报告会详尽地提供节点名称、类型、失败原因，甚至包括本地函数堆栈（如果节点位于ONNX本地函数中）。...当内存带宽成为GEMM操作性能的瓶颈，或者GPU内存资源紧张时，WoQ技术能够发挥巨大作用。在WoQ中，GEMM的权重被量化为INT4精度，而GEMM的输入数据和计算操作则保持在高精度状态。...TensorRT的WoQ内核会从内存中读取4位权重，并在进行高精度点积计算之前对其进行去量化处理。 此外，块量化技术使得量化尺度中能够实现更高的粒度设置。...它将张量沿单个维度划分为固定大小的块，并为每个块定义一个比例因子。这样，块中的所有元素都可以共享一个公共的比例因子，进一步提升了量化的灵活性和准确性。...QAT通过在训练过程中计算比例因子，并将模拟的量化损失纳入微调过程，使得神经网络对量化更具适应性。
使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。...对应的旧文件格式数据类型为：f，d，h，s，b，B，c，i，l。 定义变量时可以定义单个变量或者使用组的形式定义变量，单个变量的定义只需要给定变量名即可，如上例所示。...添加数据 添加数据没什么可说的，按照定义的变量和维度将对应的数据添加到对应变量即可。注意变量维度和数据类型。 添加属性 添加属性时分为全局属性和变量属性。...全局属性是对应整个文件的属性，顾名思义，变量属性就是对应每个变量的属性。 在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。
这简化了二值神经网络中阈值函数的反向传播机制，并显示出很好的效果。 ? 在梯度累积阶段，将使用二进制权重和激活来累积每一层的梯度。但是权重更新是对实值原始权重进行的。为什么会这样呢？...如果我们继续使用参数的二进制值，则可能永远无法更改该位，因为始终会根据1或-1计算损耗。 当更新参数值时，这些值将被裁剪为介于-1和1之间。主要原因是这些值只会增加/减少，否则对网络没有任何影响。...在这里，比例因子只是权重向量中所有值的平均值的绝对值。...如果我们有一个2 * 2矩阵，其值[[0.2，0.2]，[-0.6，-0.6]]，则比例因子α将为0.2，二进制矩阵表示为[[1，1]，[-1，- 1]]。 ?...因此，一旦权重和激活连同它们各自的缩放因子一起以二进制形式表示，就可以使用以下公式表示。在此，I和W分别表示激活层和权重层，而激活和权重的缩放因子分别使用κ和α表示。 ?
因此，不要加入无关自变量，原因是 有可能错过理论上有意义发现 违背了简约原则 浪费了自由度 导致估计精度下降 如果忽略有关自变量可能有两种情况 所忽略的变量与模型中其他变量无关 所忽略变量与模型中其他变量有关...而这条回归直线只有p个自由度，其中一个自由度损失是因为所有回归离差之和必须为0 MSR:回归均方 MSE：残差均方 MSR=SSR/(p-1) MSE=SSE/(n-p) 判定系数（R^2）：回归平方和占总平方和的比例...F检验值一般会增加 注意：对于第5和第7项，当回归模型中加入不相关变量时，对解释平方和没有贡献，却消耗了更多的自由度，此时可能导致不好的模型 为什么自由度损失越少越好？...降低估计精度：加入自变量过多，自变量间相关程度就可能增加，容易造成多重共线性，从而降低估计精度 忽略了关键的自变量 加入和删除自变量时，应该遵循两个标准： 加入自变量要有理论依据 用F检验来排除那些不相关的自变量...，去掉次要或可替代解释变量 改变解释变量形式 ex：对横截面数据采用相对数变量，对于时间序列数据采用增量型变量 差分法 逐步回归分析 逐步回归分析是将逐个引入自变量，引入条件时该自变量经F检验显著，
PTQ量化可以分为data-free和calibration两种，前者不使用数据集进行校准直接计算量化因子，后者会根据少量真实数据进行统计分析并对量化因子进行额外校准，但耗费的时间更长。...QAT量化会先在待量化的算子上增加一个伪量化结构，并在训练时模拟量化过程并实时更新计算量化因子（类似反向传播过程）及原始权重。QAT由于较为复杂一般作为辅助措施存在，用于改进PTQ量化的技术手段。...按照量化最大值的阈值区分，可以分为饱和量化和不饱和量化两种。不饱和量化按照浮点数最大值和量化后最大值的比例计算量化因子，由于原始weight的非均匀性会导致某些整形数值范围存在权重空缺。...那么s的值是不是越大越好呢?由于s增大可能会影响缩放比例，因此会对非重要参数起到不良影响。根据实验，s=2可以达到最好的效果。...当由于其没有数据校准过程，因此精度较AutoGPTQ较低。
但是，由于纹理的精度有限，并且由于纹理过滤，结果通常会有所不同。不过，它已经足够接近了。 另外，由于精度限制，有可能 ? 最终超出范围。...将其“Bumpiness”降低到0.1之类，并保持所有其他设置不变。 当我们逐渐淡化mipmap时，颜色会逐渐变为灰色。结果，Unity生成的细节法线贴图逐渐淡化。因此它们一起淡出。 ? ?...s是任意比例因子。Z分量等于该因子。这意味着我们可以通过将X和Y除以Z来找到偏导数。这仅在Z为零（与垂直表面相对应）时失败。我们的凹凸远没有那么陡峭，所以不必为此担心。...然后降低X和Y的缩放比例，得到 ? 这种调整会夸大X和Y分量，从而沿陡峭的坡度产生更明显的凸起。但是，当一个法线平坦时，另一个法线不会改变。 为什么称为泛白混合？...因此，该数据实际上是可变的。这就是为什么必须明确提供它的原因。 然后，我们可以使用顶点法线和切线来构造一个与网格表面匹配的3D空间。该空间称为切线空间，切线基础或TBN空间。
因此，focal loss降低了容易样本的损失，从而让模型更专注于难的负样本 [1240] focal loss在交叉熵的基础上添加了调节因子$(1-p_t)^{\gamma}$，其中$\gamma...$\gamma\in0,5$的loss曲线如图1所示，focal loss有两个特性： 当一个样本被误分且置信度很低时，调节因子会接近1，整体的loss都很小。...当置信度接近1的时候，调节因子会接近于0，整体的loss也被降权了 超参数$\gamma$平滑地调整了简单样本的降权比例。...这里不除以achor数，是由于大部分的bndbox都是easy样本，在focal loss下仅会产生很少loss。...当$\gamma=0$时，正负样本的CDF曲线大致相同。当$\gamma$增大时，更大的loss集中在难样本中。当$\gamma=2$时，很大一部分的loss集中在很小比例的负样本中。
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