- max_samples,batch_size,gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别
背太阳的牧羊人
模型微调batch机器学习人工智能
这三个参数都是控制训练数据如何被处理的,它们的作用和区别如下:1.max_samples(最大样本数)定义:限制每个数据集最多使用多少条数据。作用:控制总共参与训练的数据量,减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例:max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释:假设你的dataset里包含:identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
- Today‘s Translation Accumulation
进击切图仔
English学习笔记FDS
功能设计说明书关于…的全面描述软件必须提供的功能⭐它细化了…软件必须支持的…开发团队对于干系人也同样重要测试人员(软件新增)的功能⭐清晰的展示了在功能层面⭐技术架构或者代码细节图标,数据流图,屏幕布局设计开发参考…的基准测试和验收最终产出和…保持一致最初设计满足客户需求写FDS对于…的重要步骤⭐计划阶段保证…的关键⭐对…有着一致的理解文档是为了尽可能的减少理解上的差异和分歧⭐期待和最终交付的功能用
- Effective accumulation or self-pride?
yi条不会游泳的鱼么罗屹
Thisisareviewofmylesson.Ilearned3thingsfromthiscourse.Whatisthetomatomethod?Whatvalueithas?HowcanIuseit?番茄工作法.jpgwhatistomatomethod?Forashortterm,itcouldbeunderstoodasaskilltoallocateyoureneryin30minu
- 基于transformers,用GPU训练的显存优化方法
鱼鱼9901
nlp人工智能算法机器学习
声明:以下基本都是基于时间换空间的方法,微调方法用的是firefly(流萤)框架1.减小"per_device_train_batch_size",设置"gradient_accumulation_steps"。这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo
- 大语言模型占显存的计算和优化
鱼鱼9901
nlp语言模型人工智能自然语言处理
可以优化的地方:per_device_train_batch_size(相当于batchsize,越小显存占的越小)gradient_accumulation_steps(per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数)gradient_checkpointing(前项激活值里面有很多是不需要存的,可以在反向传播再次
- Academic accumulation|行政管理方向的文章
封印师请假去地球钓鱼
社会科学扩展阅读行政管理文献整理
一、评西方的“新公共管理”范式文献来源:[1]陈振明.评西方的“新公共管理”范式[J].中国社会科学,2000(06):73-82+207.下载链接:https://pan.baidu.com/s/1M1jDT-5tsJ0ES46j4pb7Cg提取码:mj54在当代西方政府改革浪潮的冲击下,世纪之交的西方公共部门管理研究领域取得了突破性的进展,出现了由传统的公共行政学向“新公共管理学”的范式转变。
- 显存优化 Trick(gradient_accumulation、gradient_checkpointing、xformers)
Yuezero_
人工智能
目录OutofMemoryGradientAccumulationGradientCheckpointingXformersDiffusers的显存优化OutofMemory先来说下OOM问题,其实也是日常会遇到的情况。模型申请的显存超过了设备实际显存大小,则会报错OutofMemory。一般情况下,batchsize设置过大,不能匹配自己手里的计算设备(GPU、TPU等)显存时,会经常触发这个问
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数据分析Pythonpython量化
TA-Lib学习研究笔记——VolumeIndicators(四)1.ADChaikinA/DLine量价指标函数名:AD名称:ChaikinA/DLine累积/派发线(Accumulation/DistributionLine)简介:MarcChaikin提出的一种平衡交易量指标,以当日的收盘价位来估算成交流量,用于估定一段时间内该证券累积的资金流量。计算公式:多空对比=[(收盘价-最低价)-(
- 微电子专业词汇汇总,芯片人必备!
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在芯片行业,很多相关的技术术语都是用英文表述。在这里为大家整理了一些常用的微电子专业词汇,希望对大家有所帮助。(文末可领全部文档)Abruptjunction突变结Acceleratedtesting加速实验Acceptor受主Acceptoratom受主原子Accumulation积累、堆积Accumulatingcontact积累接触Accumulationregion积累区Accumulat
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ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture10:RecursiveSNARKs,AggregationandAccumulation(DanBoneh)10.1IntroductionandApplicationsofRecursiveSNARKsRecall:SNARKalgorithmsApreprocessingSNARKisatriple(S,P,V):S(C)S(
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#计算机视觉/三维重建论文速递#无线感知/雷达成像论文速递#计算成像/非视距成像论文速递OENLOS非视距成像
本文提出了两种在非视距成像(NLOS)中提取弱目标回波的新方法。第一种方法:双探测器方法利用两个探测器并结合软件操作提高对弱信号的检测能力,避免硬件AND门引入的时间分辨率损失。将返回光束分为两道,独立进入两个探测通道。软件操作采取两个通道的最小保持值作为置信系数,与每个通道相乘作为加权计算,可放大两通道相似部分(目标信号),抑制单通道噪声。该方法可提高对弱第三次反射目标回波的检测能力,在返回光子
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Alex_yuan666
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概述递归算法,不断调用本身,每调用一次在内存中添加一层,不断地叠加到最底层,直到遇到返回值,然后从最底层一层层的返回到最顶层举例publicstaticvoidmain(String[]args){//System.out.println(fibbonacciFunction(6));System.out.println(accumulation(100));}//斐波那契数列,从第二项开始,等于
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大语言模型LLM-ChatGPT等人工智能
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LLM自然语言处理
kingglory/ChatGLM-Efficient-Tuning一、前言1.1硬件需求注:r为LoRA维数大小,p为前缀词表大小,l为微调层数,ex/s为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps参数设置为1。上述结果均来自于单个TeslaV100GPU,仅供参考。1.2微调方法LoRA:仅微调低秩适应器。P-TuningV2:仅微调前缀编码器。Freeze:仅微
- 阅读笔记:Memory Recall Support System Based on Active Acquisition and Accumulation of Memory Fragments
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Abstract利用人的日常活动记录对唤醒记忆是有用的。本文的目标是实现一个获取人们经历记录的记忆唤醒系统,将这些记录转换为活动信息源,基于元数据自动管理积累的数据以及支持用户的记忆唤醒。这篇文章中设计并实现了一个日常活动记录的基本框架同时根据用户需求将所提供的信息和过去的经历联系起来。最后对这个系统做了评估实验。Keywords:memoryrecallsupport;lifelog;auton
- 梯度累积(Gradient Accumulation)
HadesZ~
生产系统中的机器学习工程#深度学习#自然语言处理tensorflowpython人工智能深度学习
随着深度学习模型参数量的增加,现有GPU加载一个深度模型(尤其是预训练模型)后,剩余显存无法容纳很多的训练数据,甚至会仅能容纳一条训练数据。梯度累积(GradientAccumulation)是一种不需要额外硬件资源就可以增加批量样本数量(BatchSize)的训练技巧。这是一个通过时间换空间的优化措施,它将多个Batch训练数据的梯度进行累积,在达到指定累积次数后,使用累积梯度统一更新一次模型参
- gradient_accumulation_steps --梯度累加理解
ningyuanfeng
NLPbatch深度学习机器学习
参考:https://blog.csdn.net/Princeicon/article/details/108058822https://blog.csdn.net/weixin_43643246/article/details/107785089假设情景:batch_size=10#每批次大小total_num=1000#数据总量按照训练一个批次数据,更新一次梯度;训练步数train_steps
- 梯度累加(Gradient Accumulation)
SUN_SU3
模型pytorch深度学习人工智能
受显存限制,运行一些预训练的large模型时,batch-size往往设置的比较小1-4,否则就会‘CUDAoutofmemory’,但一般batch-size越大(一定范围内)模型收敛越稳定效果相对越好,这时梯度累加(GradientAccumulation)就可以发挥作用了,梯度累加可以先累加多个batch的梯度再进行一次参数更新,相当于增大了batch-size,这里记录一下梯度累计的使用(
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kaims
pytorchpytorch深度学习梯度累积DDP
pytorchDDP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/250471767GPU高效通信算法-RingAllreduce:https://www.zhihu.com/question/57799212/answer/612786337梯度累积:https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166gradien
- 通俗理解深度学习梯度累加(Gradient Accumulation)的原理
daimashiren_1999
深度学习深度学习人工智能python
首先你得明白什么是梯度,可以看我之前写的一篇博客:微分与梯度的概念理解本质上,梯度是一种方向导数,是一个矢量,因此这里的梯度累加并不是简单的相加,而是类似于初高中物理学的力的合成,梯度作为一种方向导数(矢量)的其累加的效果就是将各个小的梯度合成为一个指向Lossfunction最终优化方向的梯度。这里结合代码理解一下:正常训练的过程fori,(images,labels)inenumerate(t
- Gradient Accumulation 梯度累加 (Pytorch)
hxxjxw
我们在训练神经网络的时候,batch_size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下,batch_size设置的越大,模型就会越稳定。batch_size的值通常设置在8-32之间,但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候,我们的batchsize往往只能设置为2或者4,否则就会出现“CUDAOUTOFMEMORY”的不可抗力报错。那么如何
- yolov3-tiny神经网络FPGA(ZYNQ7020)实现
QQ_778132974
D1:ZYNQ设计fpga
本文介绍使用ZYNQ实现yolov3-tiny,下图为ZYNQ上ARM与FPGA交互框图:通过HLS将设计得每层网络进行封装IP核,在vivado进行调用:下图为theconvolution,accumulation,maxpooling,upsampleandyoloblocks之间得连接。下图为vivado上设计block框图:
- pytorch 梯度累积(gradient accumulation)
ytusdc
AI之路-Facepytorch深度学习人工智能
梯度累积-gradientaccumulation在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize只能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。梯度累积(Gradient
- 刷题记录:牛客NC51180Accumulation Degree
yingjiayu12
c++算法算法动态规划树形dpc++
传送门:牛客题目描述:Treesalsoplayanintimateroleinmanyoftheworld'smythologies.Manyscholarsareinterestedinfindingpeculiarpropertiesabouttrees,suchasthecenterofatree,treecounting,treecoloring.A(x)isoneofsuchprope
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
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nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
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http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/