梯度torch

1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......

nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)命令直接随机生成个初始化的词向量矩阵，此时的向量值符合正态分布N(0, ......

梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......

〇、题目 太长了懒得写。 简单来说就是求对于一个后缀表达式，每个询问给出一个下标和一些值，求以该下标变量为自变量其它变量为常数时的偏导数。 一、思路 考虑直接对于表达式建出表达式树。 建树的过程比较直接：每次栈里面放节点编号，遇到符号就取出当前栈顶两个节点作为子节点。 每次查询直接对整棵树爆搜，因为 ......

1.Anaconda安装 进入清华镜像网下载：清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.通过搜索框找到Anaconda 2.点击archive 3.找到与操作系统匹配以及所需的anaconda版本进行下载 4.另存到D盘 5.双击进行安装 6.配置环境变 ......

在用torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank)时，出现 1、ValueError: Error initializing to ......

问题：服务器上多块卡，使用其中一张训练的模型，在本地预测的时候报错。 解决：在torch.load中加入map_location，指定一块卡 ......

基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......

ML Theory 太魔怔了！！！！！ 接上文，GD 有 \(\frac 1T\) 的收敛速率而 SGD 只有 \(\frac 1{\sqrt T}\) 的收敛速率。有许多种方法可以加速 SGD 的收敛速度。有一类算法是通过让方差呈递减趋势下降，最终以与 GD 同阶的速度收敛（凸与 \(L\)-平滑 ......

梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......

pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用这个方法去做归一化。下面是一个例子。BN = nn.BatchNorm1d(100)input = torch.randn(20, 100)out ......

1、Conv1d 定义class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 自然语言处理中一个句子序列，一维的，所以使用C ......

梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......

ML Theory 太魔怔了！！！！！ 从微积分课上我们学到 对一个 \(\mathscr C^2\) 函数，其二阶泰勒展开的皮亚诺余项形式 \[f(\bm w') = f(\bm w) + \langle \nabla f(\bm w), \bm w' - \bm w\rangle + o(\|\ ......

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......

确保下方指令运行有效： nvcc --version 进入指定虚拟环境下运行下方指令： conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 参考来源 ......

在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θ​JL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......

参考：https://blog.csdn.net/xiaodeng2017/article/details/125190975 jmeter加压方式 第一种加压： Stepping Thread Group 下载地址：Download :: JMeter-Plugins.org 将JMeterPlu ......

目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......

安装失败 主要原因是 pip源 使用索引为官方 使用清华源 设置如下 pip install -r requirements.txt \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 \ -i https://pypi.tuna.t ......

省流版本 在输出一个张量时，你可以根据张量输出的方括号（[]）的数量来判断张量的维度。每个方括号对应张量的一个维度，张量的维度数就是方括号的数量。 最外面的为第一个维度，往里面依次为第2 3 ... 维度。 例如，如果你看到如下输出： tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 这 ......

写代码的时候想把一个张量\(X\)中的最后一个维度进行类似集合那样的操作，于是网上找到了torch.unique这个方法（官方文档） torch.unique(input, sorted=True, return_inverse=False, return_counts=False, dim=Non ......

方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。（下面都以二元函数来进行说明） b) 那不是已经有偏导函数了么？为啥还来了个方向导数？ 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率，比如：沿x轴正方向，这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够，要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率，这个就是 ......

算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30  ......

梯度下降法解决优化的问题 考虑优化问题 \[minf(x) = x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \] 1. 写出梯度算法求解该问题的迭代公式，详细阐述迭代公式每项的意义。 \[f(x)= x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \tag{1} \]\[\frac {\partial f(x)} ......

在pytorch中torch.tensor与torch.Tensor都可以生成新的张量 torch.Tensor是python类，会调用自己的构造函数，是默认张量类型torch.FloatTensor的别名，所以数据传入时会使用全局默认类型（FloatTensor） 而torch.tensor会根据 ......