我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。本文记录 Pytorch 相关操作。...固定参数 固定参数即网络训练时不改变该部分的权重，而更新指定层的参数 pytorch 固定参数主要通过两个设置完成 将 tensor 的 requires_grad 属性设置为 False 仅将该属性设置为...model.parameters()), lr=1e-3) 操作示例 只训练部分层 class RESNET_attention(nn.Module): def __init__(self,...='XXX': v.requires_grad=False #固定参数 检查部分参数是否固定 for k,v in model.named_parameters(): if...PyTorch更新部分网络，其他不更新 假设有模型A和模型B,我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B.那么可以这样做： input_B = output_A.detach() 它可以使两个计算图的梯度传递断开
方案一 步骤一、固定基本网络 代码模板： # 获取要固定部分的state_dict: pre_state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device...此时需要将如下语句： # 获取要固定部分的state_dict: pre_state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu...') 改为： # 获取要固定部分的state_dict: pre_state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'...（详见【pytorch】bn） 所以：train每个epoch之前都要统一重新定义一下这块，否则容易出问题。...） 步骤四、正常训练 训练过程中，记得定时check一下被固定部分是否恒定不变： 比如每次eval的时候，顺便check一下被固定部分的预测精度。
它能够提高重建图的能力，去除部分边缘。本篇文章将进一步讨论链路预测评估过程。...知识图是包含已知实体和不同类型边的特殊类型的图。它代表结构化的知识。 在知识图中，节点通过不同类型的关系进行连接。 ?...作为训练的一部分，我们可以学习加权矩阵。 ?...负采样是一种扩展数据集并通过简单的观察提供更好的训练数据的技术。任何随机选择的节点，如果没有作为我们图的一部分连接，将会被表示一个标签为 0 的示例数据。...和 PyTorch 这样的软件包为不同的风格提供现成的实现。
去年12月，PyTorch基金会在PyTorch Conference 2022上发布了PyTorch 2.0的第一个预览版本。 跟先前1.0版本相比，2.0有了颠覆式的变化。...新的编译器比以前PyTorch 1.0中默认的「eager mode」所提供的即时生成代码的速度快得多，让PyTorch性能进一步提升。...亮点总结 -torch.compile是PyTorch 2.0的主要API，它包装并返回编译后的模型，torch.compile是一个完全附加（和可选）的特性，因此2.0版本是100%向后兼容的。...「在PyTorch 2.x的路线图中，我们希望在性能和可扩展性方面让编译模式越走越远。有一些工作还没有开始。有些工作因为带宽不够而办法落地。」...PyTorch 2.0的推出将有助于加速深度学习和人工智能应用的发展，Lightning AI的首席技术官和PyTorch Lightning的主要维护者之一Luca Antiga表示: 「PyTorch
在进行pytorch训练后，需要进行测试部分的编写。 首先看一个train和test的波动实例 ? 首先上图可视化结果来看，蓝线是train的正确率，随着运行次数的增加随之升高。...而下图中的蓝线为train的loss过程，也随之降低。由图来看貌似训练过程良好，但实际被骗啦。...这是里面的over fitting在作怪，随着train的进行，里面的sample被其所记忆，导致构建的网络很肤浅，无法适应一些复杂的环境。 若想缓解这种情况，在train的同时做test。...由黄线test结果可看到，其总体趋势与train相一致，但呈现出的波动较大。但可明显注意到在上图的后半期test的正确率不再变化，且下图中的loss也很大。...总之，train过程并不是越多越好，而是取决于所采用的架构、函数、足够的数据才能取得较好的效果。 那么test部分该如何编写呢 本代码要实现一个验证的功能 ?
1、图片素材 图片素材如下（大小：137px * 264px），图中从上到下，连续存放了两张100px * 100px的图 2、HTML代码 html代码如下： <!...说明： background-position：0 0 背景图片的左上角和所在容器左上角对齐，超出的部分隐藏。...，超出的部分隐藏。...背景图片从所在容器左上角的地方向上移动100px，超出的部分隐藏。 background-position: 20 18x;。...背景图片从所在容器左上角的地方向左移-20px，向上移-18px，超出的部分隐藏。
类图中的关系 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时，通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。...Form类的对象关联，如图所示 聚合关系 聚合是关联关系的一种特例，他体现的是整体与部分、拥有的关系，即has-a的关系，此时整体与部分之间是可分离的，他们可以具有各自的生命周期，部分可以属于多个整体对象...组合关系 组合也是关联关系的一种特例，他体现的是一种contains-a的关系，这种关系比聚合更强，也称为强聚合；他同样体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束...）聚合与组合都是一种结合关系，只是额外具有整体-部分的意涵。
动动发财的小手，点个赞吧！ 这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。...在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。...在接下来的部分中，我们将假设我们无法自己找到这些问题，并展示如何使用 PyTorch Profiler 及其关联的 TensorBoard 插件来识别它们。...初始性能结果 在下图中，我们显示了上述脚本的性能报告的“概述”选项卡。 正如我们所看到的，我们的 GPU 利用率相对较高，为 92.04%，步长为 216 毫秒。...我们将摘要分为两部分。首先，我们描述了一些可能影响训练性能的编码习惯。在第二部分中，我们推荐一些性能分析技巧。请注意，这些结论基于我们在本文中分享的示例，可能不适用于您自己的用例。
初始性能结果 在下图中，我们捕获了 TensorBoard 插件跟踪视图中显示的性能结果： 虽然训练步骤的前向传递中的操作在顶部线程中聚集在一起，但在底部线程的向后传递中似乎出现了性能问题。...使用 torch.profiler.record_function 标签的优点是它使我们能够轻松地定位模型的有问题的部分。...使用 PyTorch Backward Hooks 进行性能分析 尽管 PyTorch 不允许您包装单独的向后传递操作，但它确实允许您使用其钩子支持来添加和/或附加自定义功能。...总结 尽管 PyTorch 因易于调试和跟踪而享有（合理的）声誉，但 torch.autograd 仍然是一个谜，并且分析训练步骤的向后传递可能相当困难。...在这篇文章中，我们展示了如何在迭代过程中使用 PyTorch 向后钩子以及 torch.profiler.record_function 来识别向后传递中性能问题的根源。
这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。...在下图中，我们显示了玩具模型单个训练步骤的跟踪视图。 我们可以清楚地看到，我们的 1.3 秒长训练步骤完全由损失函数第一行中的 torch.nonzero 运算符主导。...*loss, loss) return loss 在下图中，我们捕获了第二次优化后的跟踪视图： 我们再次解决了一个瓶颈，但又面临一个新的瓶颈，这次来自布尔掩码例程。...然而，在实践中，您可能会发现解决此类瓶颈要困难得多，甚至是不可能的。有时，克服它们可能需要重新设计模型的某些部分。...往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
包括 CreateProcessA以及WS2_32.dll 的通过网络接收和发送数据的函数。...到这里，梳理一下，这个函数在找C盘里的exe文件，并且匹配相应的dll，接着进行一系列操作。 接着call 4011A0，看到 4010A0处的函数调用。...这里的用处和 strlen+memcpy函数是等价的。...而当我们再次看我们的恶意dll时，发现它导出了所有的kernel32.dll的导出函数，这些导出函数是重定向后的，相当于做了一次转发。...功能还在原来的kernel32.dll上，只是程序运行时会加载我们的恶意dll。
拼图筛选流程： 抓出一把拼图 注：一把的数量允许动态得调整 铺展在桌面上 并行对非字母信息筛选并处理 优质连块拼图 取出 形状是边界拼图 取出 字母向下 翻面 并行对字母信息筛选并处理 相似字母...XY 收集 相似字母不再出现 取出 注：随机查找n次无结果 边界拼图 取出 已出现过的字母 取出 最后一组字母 相似字母X 收集X 相似字母不再出现 取出X 直接收集Y 取出Y 注：随机查找...n次无结果 注释：仅支持两只手，左手字母靠前，右手字母靠后 注释：XY集合的选择靠特征，可选的组合有：AH、BDCG、EF 拼图拼接流程 筛选最外边 拼接里边 开始拼 拼接部分
Guarnera 摘要：如果G的每个诱导路径都是最短路径，则图G =（V，E）是距离遗传。...在本文中，我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数（v）= max {d（v，u）：u∈V}几乎是单峰的，即每个顶点（v）> rad（G）+ 1有一个偏心较小的邻居。...这里，rad（G）= min {e（v）：v∈V}是graphG的半径。 此外，我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心，并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集，并且在一些情况下，所有中心顶点。...我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率，包括线性时间加法1近似。
然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了，真正比较复杂的是对图表的各种设置，使图表明确、美观。...2.1 建立画布的时候指定 首先，再来科普一下matplotlib的元素基础知识，figure代表整个图表对象，ax代表坐标轴和画的图，这两个要有区分。...这里要说明一个什么问题呢，既然坐标轴和图像部分都是ax对象，那么通过ax肯定可以设置的，而plt控制着整个figure，因此通过plt也可以设置。...二者有的时候有一点语法区别，一般plt是直接跟要设置的对象，比如设置x轴的标题名，你可以用plt.xlabel()，ax一般是加个set之后再跟要设置的对象，同样的问题，可以用ax.set_xlabel...3.7 设置网格线 网格线就是图中间的线，可以认为设置有无，线形，颜色等，基本用法是plt.grid。
因此要把序列化方式拿出来，类似协议长度一样用固定的长度存放，这些需要固定长度存放的参数统称“协议头”，这样整个协议就会拆分成两部分：协议头和协议体。...升级后的应用，会用新的协议发出请求，然而没有升级的应用收到的请求后，还是按照88bit读取协议头，新加的2个bit会当作协议体前2个bit数据读出来，但原本的协议体最后2个bit会被丢弃了，这样就会导致协议体的数据是错的...为保证平滑升级改造前后的协议，要设计一种可扩展协议。扩展后协议头的长度就不能定长了。那要实现读取不定长的协议头里面的内容，在这之前肯定需要一个固定的地方读取长度，所以要一个固定的写入协议头的长度。...整体协议三部分： 固定部分 协议头内容 协议体内容 前两部分可统称“协议头，具体协议如下： 设计一个简单RPC协议不难，难在设计一个可“升级”的协议。...可以支持，但应用http调用场景大部分都是短连接方式。
在进行社交网络分析时，一个常见的问题是如何检测社区，如相互了解或者经常互动的一群人。社区其实就是连通性非常密集的图的子图。 在这篇文章中，我将列举一些寻找社区的常用算法。...层次聚类 这是社区检测中一种非常普遍的方法。首先定义每对节点之间的距离（或相似度）的度量方式，并进行相应的计算。然后可以使用经典的层次聚类技术。...应该选择能使得同一社区的成员之间的距离较小，而不同社区的成员之间的距离较大的距离度量方式。 随机游走 随机游走可以用来计算每对节点之间的距离、以及节点B（node-B）和节点C（node-C）。...我们可以重复相同的步骤来找出所有节点对的距离，然后将结果反馈给层次聚类算法。 标签传播 其基本思想是，统计一个节点的相邻节点的标签，并将其这个节点的标签设置为其相邻节点中数量最多的标签。...直到标签分配没有更多变化 模块度优化 在一个社区内，2个节点有链接的概率应该比链接刚好在整个图中随机形成的概率要高。
异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除，避免对正确的结果造成干扰。...该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。...75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数） 即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。 首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...，可以看到大部分离群值已去除。
概述 虽然Openlayers4会有自带的聚类效果，但是有些时候是不能满足我们的业务场景的，本文结合一些业务场景，讲讲地图中的聚类展示。...需求 在级别比较小的时候聚类展示数据，当级别大于一定的级别的时候讲地图可视域内的所有点不做聚类全部展示出来。 效果 ? ? ?...实现 在实现的时候，自己写了一个很简单的扩展myclusterlayer，代码如下： var myClusterLayer = function (options) { var self = this...对象； clusterField: 如果是基于属性做聚类的话可设置此参数； zooms： 只用到了最后一个级别，当地图大于最大最后一个值的时候，全部展示； distance：屏幕上的聚类距离...； data：聚类的数据； style：样式（组）或者样式函数 2、核心方法 _clusterTest：判断是否满足聚类的条件，满足则执行_add2CluserData，不满足则执行
文章目录 因果图 基本符号 符号详解 其他条件约束 栗子 栗子-售货机场景 因果图判定表 因果图法基本步骤 判定表法 栗子-好学生 思考 因果图 基本符号 符号...
本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。 本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...这里先建立三个线性层， import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层结构 # 建立 784=>200=>200=>10的结构 w1...是logits，没有经过sigmoid和softmax 这里完成了tensor的建立和forward过程，下面介绍train（训练）部分。...nn learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate) # 这里优化器优化的目标是三种全连接层的变量...criteon = nn.CrossEntropyLoss() # 这里使用的是crossentropyloss 这里先要求掌握以上代码的书写 后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
