Norm 第14页

工程实践_深度学习训练模型时Loss出现NAN的原因及解决办法

解决方法：3.数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization：BN，L2norm等）。4.更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）。

TravelingLight77·2022-11-25 08:57

python scipy.stats.norm.cdf_python的scipy.stats模块中正态分布常用函数总结

本文介绍正态分布的两种常用函数：1、累积概率密度函数stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函数stats.norm.pdf(α,均值,方差)。

冯丹彤·2022-11-25 04:25

遇鱼语渔·2022-11-25 03:01

详讲torch.nn.utils.clip_grad_norm_

Pytorch梯度截断：torch.nn.utils.clip_grad_norm_梯度裁剪：既然在BP过程中会产生梯度消失（即偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时

Litra LIN·2022-11-24 22:32

pytorch训练过程中出现nan的排查思路

optim.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters,max_norm,norm_type=2)optim.step

风吹草地现牛羊的马·2022-11-24 22:29

基于matlab的球形译码的理论原理和仿真结果,对比2norm球形译码,无穷范数球形译码,ML检测

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB部分代码预览4.完整MATLAB程序1.算法描述多输入多输出（MIMO）系统通过使用考虑了时间和频率资源，多个用户，多个天线和其他资源的多个维度，可以增强通信系统的性能。在提高性能的同时，由于检测问题是NP-Complete，因此这些系统在检测方面提出了困难的计算挑战，并且对具有多项式复杂度的次优解决方案的需求也在不断增长。机器学习领域的最新进展，特

我爱C编程·2022-11-24 22:31

机器学习（一）回归算法

什么是回归算法2.线性回归、最大似然估计及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm

橡皮鸭小队长·2022-11-24 19:36

python分位点计算（正态分布，卡方分布，t分布，F分布）

ppf单侧左分位点isf单侧右分位点interval双侧双侧分位点正态分布fromscipyimportstats#显著性水平a=0.05#单测左分位点norm_a_left=stats.norm.ppf

M冰·2022-11-24 17:47

目标跟踪PR，SR的python代码—PR，SR画图工具

1.p_norm脚本#只需修改路径line182,line183importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotlibimportosfromscipy.interpolateimportmake_interp_splinefromscipy.integrateimportsimpsimportscipyimportmathfr

我叫程序猿·2022-11-24 13:54

单目标追踪——常见的评价指标和评估方法梳理

目录评估指标精确度（Precision）归一化的精确度（Norm.Prec）成功率（SuccessRate/IOURate/AOS）EAOF-score评估方法OPE（One-PassEvaluation

zz的大穗禾·2022-11-24 13:49

Mathtype如何打印花体L1-norm

下面简单介绍一下：在样式中选择"其他"，找到"EuclidExtra"风格，取消"斜体"选项，确定即可得到花体的L1-norm。效果如下：

飘然的小泽·2022-11-24 11:39

keras模型转pb模型

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpif__name__=='__main__':norm_size

Mein_Augenstern·2022-11-24 10:30

Batch Norm的原理和作用

BatchNormalization做了什么？在数据在最初进来的时候，都希望是（IID）独立同分布的。但是batchNormalization的作者觉得不够，应该在deeplearning中的每层都进行一次处理，保证在每层都是同分布。他是这么想的：假设网络有n层，网络正在训练，还没有收敛。这时候被输入，经过了第一层，但是第一层还没有学到正确的weight，所以经过weight的矩阵乘法后，第二层的

小羊头发长长长·2022-11-24 10:00

Transformer/Bert

博文目录文章目录1.Transformer1.1Transformer整体工作流程1.2Transformer的输入1.2.1单词Embedding1.2.2位置Embedding1.3Block1.3.1Add&Norm

诸神缄默不语·2022-11-24 10:56

角度回归（复数与欧拉公式，L1，L2）

文章目录1BEV下，Eula损失函数2BEV下，PointPillars使用sin联合SmoothL13透视图下，MultiBin全局方向损失4L1/L2-norm的周期损失函数1BEV下，Eula损失函数

Hali_Botebie·2022-11-23 11:26

pytorch梯度剪裁的方法

importtorch.nnasnnoutputs=model(data)loss=loss_fn(outputs,target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm

wang xiang·2022-11-23 06:19

梯度剪裁: torch.nn.utils.clip_grad_norm_()

目录前言一、原理二、使用方法总结前言当神经网络深度逐渐增加，网络参数量增多的时候，反向传播过程中链式法则里的梯度连乘项数便会增多，更易引起梯度消失和梯度爆炸。对于梯度爆炸问题，解决方法之一便是进行梯度剪裁，即设置一个梯度大小的上限。本文介绍了pytorch中梯度剪裁方法的原理和使用方法。一、原理注：为了防止混淆，本文对神经网络中的参数称为“网络参数”，其他程序相关参数成为“参数”。pytorch中

Mikeyboi·2022-11-23 06:43

NLP-D31-《动手学pytorch》完结&BERT&Layer_norm

1、ELMo&GPT&BERT对比2\位置嵌入参数全局来看，应该也就只有一个位置嵌入参数3\BERT的valid_len第一层觉得有意义，后面感觉就很生硬了4\为啥norm_shape一会一维一会二维呢

甄小胖·2022-11-23 05:25

自然语言处理(NLP)-模型常用技巧：Normalization【Batch Norm、Layer Norm】

一、为什么对数据归一化我们知道在神经网络训练开始前，需要对输入数据做归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？一方面，神经网络学习过程本质就是为了学习数据特征以及数据的分布特征，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我

u013250861·2022-11-23 05:21

对Batch Norm和对Layer Norm的理解

Normorlize和Normalization源于正态分布（NormalDistribution），也称为高斯分布（GaussianDistribution）。因此，一般的Normalization方法是对输入的样本求得一个均值，然后用均值求得样本的方差，然后对输入的样本进行归一化，归一化的样本数据服从均值为、方差的正态分布。另外也有采用MinMaxScaler的方法对输入的样本进行归一化的，即

飞机火车巴雷特·2022-11-23 05:15

kaldi中的深度神经网络

b）nnet2-基于DanielPoveyp-norm的实现，特点：灵活，支持多GPU、CPU，由Daniel维护。c）nnet3-

m0_61474277·2022-11-23 03:34

Group Norm（GN 组归一化）笔记

汪老板的员工1228·2022-11-23 00:28

报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() in Python or tensor.item＜T＞

pyitcast.transformer_utils的文件中returnloss*norm或者returnloss[0]*norm134行改为returnloss.item()*n

Astro_zxx·2022-11-22 20:54

pytorch的Embedding层

classtorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

林子要加油·2022-11-22 14:24

pytorch Embedding max_norm使用注意事项

pytorchEmbedding在官方文档中，Embedding的max_norm参数给出了一个注意事项：Whenmax_normisnotNone,Embedding’sforwardmethodwillmodifytheweighttensorin-place.Sincetensorsneededforgradientcomputationscannotbemodifiedin-place

qq_46111795·2022-11-22 14:54

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达0.elsenn.Identity()self.norm2=norm_layer(dim)mlp_hidden_dim=int(dim*mlp_ratio)self.mlp

加勒比海带66·2022-11-22 13:40

librosa.feature.melspectrogram()

librosa.feature.melspectrogram()计算Melscaled频谱librosa.filters.mel(sr,n_fft,n_mels=128,fmin=0.0,fmax=None,htk=False,norm

开心邮递员·2022-11-22 10:27

模型过拟合-解决方案（一）：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】【为了约束模型的参数，防止参数过于偏执（为了拟合某些离群点而导致模型过于复杂）】

人工智能-模型过拟合解决方案：Regularization/正则化/WeightDecay【L1正则化、L2正则化】一、L1-norm(sklearn.linear_model.LassoCV)二、L2

u013250861·2022-11-22 08:49

torch.dot、torch.mv、torch.mm、torch.norm的用法详解

torch.dot的用法：使用numpy求点积，对于二维的且一个二维的维数为1torch.mv的用法：torch.mm的用法torch.norm名词解释：L2范数也就是向量的模，L1范数就是各个元素的绝对值之和例如

jjw_zyfx·2022-11-22 05:47

GAMES101作业3-代码过程详细理解

shadingcoordsphong_fragment_shader()结果texture_fragment_shader()结果bump_fragment_shader()先放上代码每一步的详细解释kh和kn是什么为什么不是u+1而是u+1/w.norm

九九345·2022-11-21 22:20

用excel、matlab、python绘制正态分布图

excel:matlab：excel绘图使用函数为norm.dist(x,mean,standard_dev,culmulative)，其中参数分别是样本值均

美滋滋（你猜·2022-11-21 19:45

笔记：Pytorch梯度截断：torch.nn.utils.clip_grad_norm_

torch.nn.utils.clip_grad_norm_梯度裁剪既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值

球球不秃头·2022-11-21 14:45

Transformer整体结构代码详解

特别说明：1.代码中的add&norm与原paper以及tensor2ten

春野运·2022-11-21 12:05

L1和L2正则化

1.正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1

yannbai08·2022-11-21 10:23

Transformer总结和梳理

Transformer总结和梳理PositionalencodingSelf-attentionMulti--head-attentionAdd&NormAdd操作Norm操作FeedForwardMASKPaddingMaskedSelf-AttentionMasked

小皮麻花·2022-11-21 09:25

【踩坑】ModuleNotFoundError: No module named ‘fused_layer_norm_cuda‘

在使用pytorch_pretrained_bert报错Nomodulenamed‘fused_layer_norm_cuda’，其实是apex的问题原因是安装apex时没有安装cuda版本，所以要sudopipuninstallapex

weixin_35057064·2022-11-21 08:56

【踩坑】No module named ‘fused_layer_norm_cuda‘

报错Traceback(mostrecentcalllast):self.bertForToken=BertForTokenClassification.from_pretrained(self.opt.bert_model_dir,num_labels=self.opt.tag_nums)File"/home/xxx/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/p

今天NLP了吗·2022-11-21 08:50

ModuleNotFoundError: No module named ‘fused_layer_norm_cuda‘

Windows10安装APEX，cuda版本：最近需要安装apex,这玩意是用来加速的。混合精度训练。反正我的代码用到了这个包。。。但是，我安装的时候，总是报错。下面记录一下我踩得坑以及最终怎么安装成功的。用git命令，你先要安装git，官网下载默认安装就行！或者自己去下zip安装包。首先是直接安装：gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpytho

Yez1011·2022-11-21 08:49

RNN对股票价格进行预测

importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_csv("zgpa_train.csv")print(data)price=data.loc[:,'close']print(price)#归一化处理price_norm

qq_37240184·2022-11-20 23:33

一些名词解释——band-pass filter；high-pass filter； L1/L2 norm；欧几里得距离；特征向量

有：L1L2norm,band-pass/high-passfilter(带通、高通滤波)，欧几里得距离、特征向量（FeatureVector）L1L2normp范数表示为LpL_pLp,其中，p=0,1,2,3p

qq_51303289·2022-11-20 21:15

机器学习--简单算法和编程实现

Mymachinelearing)梯度下降和多线性回归首先特征缩放要对输入的m组data进行一个处理将其放到一个矩阵中方便计算，或者对于不同范围的数据进行特征缩放，规格化到[-1,1]或者比较接近这个范围X_norm

JackYanghc·2022-11-20 15:49

Python中范数计算以及numpy矩阵的运算

中范数计算以及numpy矩阵的运算一、范数1.1定义：二、numpy中范数计算2.1实际案例三、numpy矩阵运算3.1numpy矩阵加减3.2numpy矩阵乘除3.3矩阵乘法运算一、范数1.1定义：范数(norm

烟火风流·2022-11-20 09:32

[Python]实现求范数

示范语句：np.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False)参数说明如下：x：表示矩阵（一维表示向量）ord：表示范数（ord=1：表示求列和的最大值

桦拾·2022-11-20 09:02

python应用——用python求范数

1.直接用numpy的linalg.norm函数求范数用np.linalg.norm()函数可

joy在学习·2022-11-20 09:02

OpenCV-Python教程：统计函数~L1、L2、无穷范数、汉明范数(norm,NORM_HAMMING2,NORM_HAMMING)

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-statistics-norm返回Opencv-Python教程1、什么是范数下图是百度百科关于范数的定义：从定义可以看到

桔子code·2022-11-20 09:27

范数 --python

向量范数importnumpyasnpx=np.array([[2,-1,-3,4]]).Tprint('向量v的1-范数：',end='')print(np.linalg.norm(x,1))print

江水西流...·2022-11-20 09:26

通过7个版本的attention的变形，搞懂transformer多头注意力机制

论文的作者还使用了ADD&Norm的残差连接与归一化操作Encoder当然，输入数据需要经过word-embedding与位置编码后，然后再传递给多头注意力机

人工智能研究所·2022-11-20 07:44

4.一脚踹进ViT——ViT再审视与DeiT的实现

其实我们在MLP之后会做Norm，我们MLP层后会有Residual加法，若我们在MLP中加入Norm，走完MLP进行残差链接后还需要再去做一次，于是就在最后做一次就行了。

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:42

RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 2.

,bert_vocab_file)File"run_RACE.py",line226,inmainconfig.gradient_accumulation_steps,config.max_grad_norm

Arms206·2022-11-20 01:24

ViT学习笔记

ViT与Vitae笔记文章目录ViT与Vitae笔记前言一、ViT模型与详解1.图像分块处理2.位置信息编码3.Norm&Mutil-HeadAttention4.Resnet5.MLP6.最终分类输出二

m0_53374472·2022-11-19 18:44

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