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PyTorch中模型的可复现性

在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...但是，为了使计算能够在一个特定平台和PyTorch版本上确定特定问题，需要采取几个步骤。 PyTorch中涉及两个伪随机数生成器，需要手动对其进行播种以使运行可重复。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...目前笔者进行了多次试验来研究模型的可复现性，偶尔会出现两次一模一样的训练结果，但是更多实验中，两次的训练结果都是略有不同的，不过通过以上设置，可以让训练结果差距在1%以内。

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    探索可观测性：AIOps中的时序数据应用

    背景随着科技的发展，时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置，小到电子元件在每个时刻的状态，大到世界每天的新冠治愈人数，一切可观测，可度量，可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。...1）来源在运维领域，为了保障整个软件系统的正常运行，需要在系统的各个层次定义要观测的时序数据，即定义要监控的指标。一般地，成熟的监控指标体系的搭建是以CMDB为骨架，以监控指标为脉络而进行的。...正负标签的样本量差距极大，在目前可用性极高的软件系统中，异常的指标一般占比不足1%，如何平衡正负样本的数量来进行模型训练也是需要解决的问题。...因为对平稳序列进行分析很容易，因为可以假设未来的统计特性与目前观测到的统计特性是一致的，这使得大多数时间序列算法都以这样或那样的方式去利用这些属性(例如均值或方差)。...但可惜的是，现实中很多数据都无法做长期的预测，短期的预测有时效果也会不尽如人意，好用准确的预测是好的数据（可以转化为平稳性、长期大量的数据）加好的算法加好的分析人员共同作用的结果。

    1.2K30

    AI驱动的可观测性：从AIOps的失败中汲取教训

    生成式 AI 在 可观测性工具 中的出现是不可避免的，但市场上已经出现了极端的炒作。...未能从这些解决方案中获得收益并非由于技术问题，而是因为组织没有做出必要的改变来获得这些收益。 基于 AI 的可观测性如何满足预期 组织正在寻求其 IT 环境中的生产力提升。...我们能做些什么来更快地修复问题，以便从业务中的核心问题中获得最大收益？” GenAI 和基于 AI 的可观测性工具可以帮助解决所有这些问题。...这些工具有可能为更广泛的用户群打开更深入的见解。这可以显著提高对系统行为的认识，将可观测性民主化到非技术用户，并提供对环境中故障点或困难点的更深入了解。...然而，这与可观测性解决方案提供的不同。可观测性提供对选择性遥测数据的服务，并显示实时指标，例如 CPU 使用率或其他感兴趣的领域。

    13210

    R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

    p=13584 ---- 之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。...当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量 ，概率p2，一个随机变量 。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...="M" mean sd 178.011364 6.404001 如果我们绘制密度，我们有 > lines(x,f4(x),lwd=3,col="blue") 然后，一个自然的想法是根据以前的计算得出方差的估计量...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。

    59810

    R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

    p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让  X 代表一个人的身高。...实际上，我们可以尝试使用自己的代码最大限度地提高可能性， > bvec constrOptim(c(.5,160,180,10,10), logL, NULL, ui =...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...即，模型变为 然后，一个自然的想法是根据以前的计算得出方差的估计量 > s[1] 6.015068 再一次，可以绘制相关的密度， > lines(x,f5(x),lwd=3,col="blue") 现在...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。

    47110

    云计算的可迁移性为什么很难完美实现

    导语 可迁移性意味着企业可以将应用程序从一个主机环境迁移到另一个，其包括云平台之间的迁移。...许多云计算提供商都在谈论业务的可迁移性，这意味着需要使用诸如容器之类的技术，不过要是真那么简单就好了。 ? 可迁移性意味着企业可以将应用程序从一个主机环境迁移到另一个，其包括云平台之间的迁移。...企业确实使用容器增强了可迁移性，但并没有得到很多人认为的可以在任何平台迁移的结果。 当然，企业需要可迁移性，并且可以拥有它。所有这一切都需要在创建应用程序时进行更多的规划。...使用容器或其他技术可以帮助企业提供跨平台的应用程序兼容性，但它们只是等式的一部分。所以，可迁移性不是二元的。...可迁移性永远不会是二元的，在迁移过程中很难不受到影响。

    1K50

    CSS中Flex布局的可伸缩性(Flexibility)

    Flexibility Flex伸缩布局决定性的特性是让伸缩项目可伸缩，也就是让伸缩项目的宽度或高度自动填充剩余的空间。这可以以flex属性完成。...width属性时），则使用该项目的内容content大小为基准值； 百分比，根据其包含块（即伸缩父容器）的主尺寸计算。...如果包含块的主尺寸未定义（即父容器的主尺寸取决于子元素），则计算结果和设为 auto 一样。...1 0%;*/ } /*以父容器的宽度为基数计算，元素完全可伸缩*/ 当 flex 取值为一个长度或百分比，则视为 flex-basis 值，flex-grow 取 1，flex-shrink...总结 flex 的缺省值并非是单一属性的初始值，在flex属性取值的缩写中，flex-grow 、 flex-shrink 、flex-basis的缺省值分别为1 、 1 、0%，而不是这三属性分别的默认值

    1.6K30

    新一代可观测性：平台工程中的监控与分析

    新一代可观测性：平台工程中的监控与分析 可观测性通过提供实时洞察、异常的主动检测以及信息化的决策制定，重塑了平台管理。 这是一部关于平台工程的诗歌。...主动监控警惕地站岗，确保动态分配资源，并准备好满足需求的激增。 在指标和监控的舞蹈中，平台可扩展性的动态性凸显出来。在现代平台的编年史中，可扩展性被编织为一个内在的线程。...在平台工程中实施下一代可观测性 在平台内广泛的服务中进行代码 Instrumenting 是实现细粒度可观测性的门户。...这些不仅仅是轶事，而是可观测性数据编织进工程决策的织物，指挥性能飞跃的展示，产生可识别的收益。在平台工程的复杂编舞中，可观测性扮演多个角色——一个指导者、作曲家和性能增强的建筑师。...软件工程世界正在发展，拥抱下一代可观测性力量的人将更好地 Equipped 构建健壮、可扩展和以用户为中心的平台，定义未来。 在你的平台工程之旅中，记住通往卓越的道路由洞察、数据和可观测性铺就。

    22710

    云原生架构中 Kubernetes 可观测性的挑战和解决思路

    在我们实际应用中，目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题，就目前我在做的平台中，我就对这个问题很头大，虽然业界也有可观测性方案，但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace，log...所以这篇文章从目前 Kubernetes 中可观测性的挑战做了分析，在这方面提出了一个解决思路，并且做了落地实践。...鉴于Kubernetes微服务部署的复杂性和生成的大量数据，在 Kubernetes 中定位处理一个应用程序的问题是比较困难的。需要一种不同的方法来解决 Kubernetes 可观测性挑战。...为了进一步理解这一点，让我们看一个简单的示例，它展示了在 Kubernetes 环境中可观测性作为代码是怎么在的云原生应用程序中工作的。...可以说这种方式非常 k8s 化，是非常巧妙的方式。但是数据收集只是一部分，接下来的处理可扩展如何可以更好的代码化配置这个例子中没有介绍。

    88730

    财务治理在云计算中的重要性

    因此，针对不同合作伙伴(例如数据分析师、数据工程师、数据运营公司)的大数据管理和处理应该是快速、自动化和可扩展的。 ?...影响云计算中数据处理平台可靠财务治理的许多挑战，都相当于交付任何基于云计算的框架所面临的挑战。但是，基于云计算的数据平台面临专门针对信息处理的显式挑战。...治理是保持制衡平衡的事情，基本上是日常任务的发展，对于保持问责制和对云支出的控制很重要。 如今，迁移到云计算中的危险越来越小。合法安排和POC结束的举动很简单，而且不是很繁琐。...当前，云计算中的容量管理是指通过财务治理的护栏来简化基础架构的利用率，以使团体能够快速开展活动，而不用担心无法预料的账单。...公司在优化过程中的目标是制造能够连续提供足够能力以略高于要求的系统，同时保持用户，集群和工作成本指标级别的可追溯性和可预测性。

    98310

    在K8s中实施网络可观测性以实现更好的故障排除

    网络可观测性可以突出显示需要网络策略控制的应用程序的网络策略中的差距，从而降低因不安全的出口访问或 Kubernetes 集群内威胁的横向移动而受到攻击的风险。...通用可观测性工具的局限性 DevOps 和平台团队通常依赖通用可观测性工具来深入了解工作负载通信和网络策略。...用于安全通信的网络可观测性 在安全性方面，DevOps 和平台团队经常报告说，通用可观测性解决方案无法有效地监控工作负载之间的通信以及进出集群的通信。...需要聚合和关联这些数据才能可视化环境中的交互和活动。此外，必须将 Kubernetes 上下文（如 Pod、服务和命名空间）添加到数据中，这需要时间以及额外的计算、内存和存储等资源。...大多数通用可观测性工具会从 Kubernetes 集群导出数据，并使用大量的计算资源来聚合和关联这些数据。这既昂贵又限制了功能。

    28010

    云计算的弹性和可伸缩性区别在哪里？云计算的弹性伸缩是什么意思？

    对于IT行业来说，云计算基本上已经算是标配了。可是，不同的公司对于云计算的要求也是不一样的。怎样可以实现这些呢？这就需要从云计算的弹性伸缩开始讲解了。那么云计算的弹性和可伸缩性区别在哪里？...横向弹性伸缩主要是扩展性强，也就相当于云计算中的伸缩的意思，可以将实例资源整合后无限抽的伸缩。纵向弹性伸缩也就相当于云计算中的弹性的意思，可定义伸缩的时间。...两者相结合从而实现了云计算强大的弹性伸缩功能。 云计算的弹性和可伸缩性区别在哪里 其实云计算具有弹性伸缩的功能，是将弹性和可伸缩结合在一起使用的。...弹性和可伸缩性的区别是：弹性指的是云主机可在某一时间段业务量增加或减少时，做出对相应的实例资源的增加或减少，这个实例资源的增加或减少就是云计算的可伸缩性，在不具体的某一时间段就是云计算的弹性功能。...综上所述，云计算的弹性和可伸缩性区别并不自是很大，而两者相结合才是最强大的。特别是对于一些用户访问量不确定的直播型或游戏类型的公司，起到的作用是显而易见的。

    4.7K10

    ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

    点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。...比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...本文对常用的相似性度量进行了一个总结 欧氏距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 马氏距离 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 相关系数 & 相关距离 信息熵 1....Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar

    3K170

    ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

    前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。...比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...本文对常用的相似性度量进行了一个总结 欧氏距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 马氏距离 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 相关系数 & 相关距离 信息熵 1....Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar

    6.6K170

    量子计算：材料科学中的革命性创新

    量子计算：材料科学中的革命性创新在材料科学的研究中，我们一直在追寻突破性的技术，以发现和设计具有特殊性能的新材料。而量子计算，这一前沿科技，正逐渐显露出它的非凡潜力。...作为一名大数据和前沿科技领域的创作者，笔名Echo_Wish，今天我们将深入探讨量子计算在材料科学中的应用与创新。量子计算的基础首先，我们需要理解什么是量子计算。...这种叠加状态允许量子计算机在某些问题上具有极大的并行计算能力，从而在处理复杂问题时展现出显著的优势。材料科学中的挑战材料科学家们面临的一个重大挑战是理解和预测材料的行为。...例如，量子力学的基础原理可以通过量子计算机来模拟，这将极大地提高计算效率和精度。示例：使用量子计算进行分子模拟为了展示量子计算在材料科学中的实际应用，我们来看一个具体的分子模拟示例。...例如，通过模拟化学反应过程，量子计算可以帮助我们找到最优的反应路径，从而提高生产效率，降低成本。实际案例：量子计算助力新能源材料开发一个实际的应用案例是量子计算在新能源材料开发中的应用。

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    量子跃迁：量子计算在物流优化中的革命性应用

    量子跃迁：量子计算在物流优化中的革命性应用在现代社会中，物流是经济活动的中枢神经，它连接着生产与消费的各个环节。随着电商的蓬勃发展和全球化的深入，物流行业面临着前所未有的挑战。...如何在最短时间内、以最优成本将货物送达消费者手中，成为物流企业亟需解决的问题。量子计算，作为一项颠覆性的技术，正为物流优化带来全新的解决方案。...而量子计算通过量子并行性和量子隧穿效应，能够快速探索复杂的解空间，从而高效地解决这些问题。...二、量子计算在物流优化中的应用量子计算在物流优化中具有广泛的应用前景，以下是几个主要应用场景：车辆路径规划（VRP）：车辆路径规划是物流优化中的经典问题，目标是找到一组车辆的最优路径，使得总运输成本最小化...通过量子计算，我们能够在较短时间内找到最优路径，从而提高物流配送的效率。四、未来展望：量子计算驱动物流行业变革量子计算在物流优化中的应用前景广阔。

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    服务网格中如何设计可观测性以降低故障定位成本？ -基于Istio与Envoy的实践路径

    在微服务架构中，服务间依赖复杂度呈指数级增长，传统日志与指标监控难以快速定位根因。服务网格通过无侵入式代理（如Envoy）和统一遥测体系，将可观测性能力下沉至网络通信层，实现端到端链路可视化。...服务网格可观测性设计  2.1 分布式追踪体系构建  Istio通过自动注入追踪头（如`xrequestid`、`b3`头）实现跨服务链路追踪：   Envoy代理拦截请求后，生成根Span并附加追踪头...技术实现细节  3.1 Envoy代理的动态配置   xDS API：Pilot组件通过CDS/EDS动态下发集群与服务实例信息，Envoy无需重启即可更新路由规则；   健康检查：主动探测服务实例可用性...3.2 异常流量治理   速率限制：通过`QuotaSpec`限制单用户/API的请求频率，防止突发流量压垮后端；   故障注入：在测试环境中模拟延迟/错误，验证系统容错能力。  ...未来，随着AI技术融入异常检测（如基于图神经网络的依赖关系预测），服务网格可观测性将向主动运维演进。

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