基礎(chǔ)使用 1 如何使用id( ) 我們隨便定義一個模型: 如果只是使用id(m_seq.parameters()) 只會返回整個m_seq.parameters()的一個i...
發(fā)簡信
IP屬地：吉林
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模型參數(shù)的裁剪
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Callbacks in Lightning我們時常想使用一些功能, 它們可以被歸類但又分散在項目的各個位置, 一般它們與核心代碼無關(guān). 例如, 我們想寫追溯程序的運行狀態(tài), 一般我們會在程序運行的各個節(jié)點寫下諸如 p...
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論model.eval()的重要性
https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075[https://blog.csdn.net/qq_38...
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喜愛你的外星蠕蟲
如何理解K-L散度（相對熵）
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式，又叫相對熵。在概率學(xué)和統(tǒng)計學(xué)上，我們經(jīng)常會使用一種更簡單的、...
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torch.nn.CosineSimilarity
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CosineSimilarity.html[https://pytorc...
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joint probability
當(dāng)目標(biāo)空間是離散的，我們可以將多個隨機(jī)變量的概率分布想象成填充一個(多維)數(shù)字?jǐn)?shù)組。圖1顯示了一個示例。聯(lián)合概率的目標(biāo)空間是每個隨機(jī)變量的目標(biāo)空間的笛卡爾積。我們將聯(lián)合概率定...
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likelihood and posterior
https://mml-book.github.io/[https://mml-book.github.io/] For => the likelihood of x, g...
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torch.gather
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html[https://pytorch.org/docs/st...
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切塊操作split and chunk
https://blog.csdn.net/foneone/article/details/103875250[https://blog.csdn.net/foneone/a...
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torch.topk()
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTen...
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class_weight
創(chuàng)建數(shù)據(jù)。 使用sklearn自動計算class_weight。 在定義loss_function時將class_weight傳入loss function。 計算loss。...