重新编译会重置模型的权重吗？

重新编译会重置模型的权重。当我们重新编译一个模型时，通常会重新初始化模型的权重。模型的权重是指在训练过程中学习到的参数，这些参数用于模型在输入数据上的预测。重新编译模型会导致模型的权重被重置为初始状态，即模型忘记之前学到的知识。

重新编译模型的常见场景包括但不限于以下情况：

修改模型的结构：如果我们对模型的结构进行了修改，比如添加或删除了某个层，那么我们需要重新编译模型，这将重置权重。
更换优化器或学习率：优化器和学习率决定了模型在训练过程中如何调整权重。如果我们更换了优化器或学习率的设置，那么重新编译模型将会重新初始化权重。
模型从头开始训练：有时候我们需要从头开始训练一个模型，即使之前已经进行了一些训练。在这种情况下，重新编译模型是必要的，以重置权重并重新开始训练过程。

重新编译模型可能会导致一些问题，例如丢失之前学到的知识，训练时间的浪费等。为了避免这些问题，可以考虑使用模型的保存和加载功能，将模型的权重保存到硬盘上，在需要重新编译时重新加载权重，以便继续训练或进行预测。

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AI部署系列：你知道模型权重的小秘密吗？？？

今天简单聊聊模型权重，也就是我们俗称的weight。深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。...同样，如果我们不训练，仅仅随机初始化权重，同样能够得到一个同样大小的模型。虽然两者大小一样，不过两者其中的权重信息分布相差会很大，一个脑子装满了知识、一个脑子都是水，差不多就这个意思。...如果一个模型中的权重分布大部分都处在溢出边缘的话，那么模型转换完FP16精度的模型指标可能会大大下降。...至于这些炫技吗，有些很有用有些就有些无聊了。上图这一堆乱七八槽的op，如果单独拆出来都认识，但是如果都连起来（像上图这样），估计连它爸都不认识了。...可以看到只有模型中有参数权重的表示，并不包含模型结构。不过我们可以通过.py的模型结构一一加载.pth的权重到我们模型中即可。看一下我们读取.pth后，state_dict的key。

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你真的会正确地调试TensorFlow代码吗？

可能遇到的问题及其解决方案通过预训练模型加载会话并进行预测。这是一个瓶颈，我花了好几周来理解、调试和修改这个问题。我高度关注这个问题，并提出了两个重新加载和使用预训练模型（图和会话）的技巧。...这种方法有两个巨大的缺点：首先，当模型架构变得非常复杂时，控制和保持所有的权重矩阵也变得很难。其次，还有一类「隐藏」张量，它们是在没有明确初始化的情况下创建的。...例如，当你创建 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell 时，它为了实现 LSTM 单元，会偷偷创建所有必需的权重和偏差。变量名称也是自动分配的。...tf.AUTO_REUSU 是可训练变量，可以重新编译库和其他不好的东西。这部分的最后一点是简要介绍我通过错误和尝试方法学到的一些小细节。...如果看到这类信息，最好卸载 TensorFlow，再根据你需要的选项通过 bazel 重新编译它。这样做的主要好处是可以提升计算速度，而且可以更好地提高框架的总体性能。

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使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及LoRA（二）

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MIT研究：在不影响准确度的情况下将神经网络缩小10倍

编译 | 董灵灵发布 | ATYUN订阅号 ? 深度神经网络是一种通用类型的AI架构，能够执行从自然语言处理到计算机视觉的任务，但这并不意味着它们没有限制。...“这种大型结构就像购买很多彩票，即使只有少量彩票会让你变得富有。但是，我们仍然需要一种技术，在不先看到中奖号码的情况下找到赢家。” ?...研究人员的方法涉及消除神经元之间不必要的连接，以使其适应低功率设备，这一过程通常称为修剪。他们特别选择了具有最低“权重”的连接，这表明它们是最不重要的。...接下来，他们在没有修剪连接的情况下训练网络并重置权重，在修剪其他连接后，他们确定了在不影响模型预测能力的情况下可以去除多少。...Michael Carbin表示，“令人惊讶的是，重新设置一个表现良好的网络通常会带来更好的结果，这表明无论我们第一次做什么，都不是最完美的，这些模型还有空间来学习如何自行改进。”

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AI 技术讲座精选：「Python」LSTM时序预测状态种子初始化

另外，状态初始化的方法还有很多种；例如：完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。完成训练数据的预测。一般认为两种方法在某种程度上相当。...预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。...你尝试过这些延伸试验吗？总结通过学习本教程，你学会了如何在解决单变量时间序列预测问题时用试验的方法确定初始化LSTM状态种子的最佳方法。...本文由 AI100 编译，转载需得到本公众号同意。

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当AI大模型学会聊天，会拥有和人类一样的“价值观”吗？我们和AI专家聊了聊

，这样如此推演下去，是否会产生一些有意思的碰撞，以及大模型的价值观是否会容易被带跑偏了？...但实际上，这可以被视为两个系统在其训练数据分布上进行的多步采样过程。其实现在的系统实际上没有能力把所讨论的问题吸入模型中，然后重新进行训练和优化，因为即时训练大型模型需要非常长的时间。...比如通过AI之间互相对话，重复去学习和去训练一个新的模型，如果走这种技术路线靠谱吗？赫然：目前大模型可以生成代码和文本，并且甚至可以实现相互交流和对话，不过，大模型其实并非真正理解所生成的内容。...评论区有网友提问，如ChatGPT这样的大模型产品，在中文语料的处理上，甚至比国内的一些大模型使用体验更好一些，这是如何做到的？它是把英文的语料翻译成中文吗，还是直接使用公开的中文语料训练？...随着大型AI模型的发展，是否会导致AI技术的霸权最终只掌握在少数人手中，未来是否可能会造成“AI霸权”问题？赫然：人工智能目前引发了巨大的变化，也促进了计算资源的快速进步。

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PyTorch进阶之路（二）：如何实现线性回归

选自medium 作者：Aakash N S 机器之心编译参与：Panda PyTorch 是 Facebook 开发和维护的一个开源的神经网络库，近来的发展势头相当强劲，也有越来越多的开发者为其撰写教程...如果梯度元素为正数，则：稍微增大元素的值会增大损失。稍微减小元素的值会降低损失。 ? 作为权重的函数的 MSE 损失（蓝线表示梯度）如果梯度元素为负数，则：稍微增大元素的值会降低损失。...稍微减小元素的值会增大损失。 ? 作为权重的函数的 MSE 损失（绿线表示梯度）通过改变一个权重元素而造成的损失的增减正比于该元素的损失的梯度值。这就是我们用来提升我们的模型的优化算法的基础。...使用梯度下降调整权重和偏置我们将使用梯度下降优化算法来降低损失和改善我们的模型，步骤如下：生成预测计算损失根据权重和偏置计算梯度按比例减去少量梯度来调整权重将梯度重置为零下面我们一步步地实现...在更新权重之后，我们将梯度重置为零，以免影响后续计算。现在我们来看看新的权重和偏置： ? 使用新的权重和偏置，模型的损失应更低。 ?

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Lora升级！ReLoRa！最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates

ReLoRA的组成部分包括神经网络的初始完全秩训练（类似于Frankle等人），LoRA训练，重新开始，锯齿状学习速率计划，以及部分优化器重置。...如果我们可以重新启动LoRA，即在训练期间合并WA和WB并重置这些矩阵的值，我们可以增加更新的总秩。...然而，在实践中实现重新启动并不是微不足道的，需要对优化过程进行一些修改。天真的实现会导致模型在重新启动后立即发散。...添加重启和优化器重置 ReLoRA，没有锯齿状调度和优化器重置，表现与LoRA相似，因为旧的优化器状态将新初始化的参数强制进入与先前权重相同的子空间，限制了模型的容量。...然而，用ReLoRA进行天真的优化器重置会导致模型发散。锯齿状调度有助于稳定训练，并对混合物产生积极影响。

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