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EMA算法及其tensorflow实现

初始化时给定了衰减率(0.99)和控制衰减率的变量step，ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) # 定义一个更新变量滑动平均的操作...maintain_average_op = ema.apply([v1]) with tf.Session() as sess: # 初始化所有变量 init_op...= tf.global_variable_initializer() sess.run(init_op) # 通过ema.average()获取滑动平均之后变量的取值。...print sess.run([v1, ema.average(v1)]) # 更新变量v1的值到5。...see.run(maintain_average_op) print sess.run([v1, ema.avergae(v1)]) # 输出[5.0, 4.5] #

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EMA算法的C#实现

EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。...以下，列举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，…....，Xn 当N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1 当N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1 当N=...3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3-1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1 当N=4，则EMA...所以EMA比MA更具参考价值，而EMA也不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，EMA就更加稳定了。

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10分钟详解EMA（滑动平均）并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下...EMA。...目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...EMA原理理解上面的那个公式看似复杂，其实很容易理解，其实EMA就是把每一次梯度下降更新后的权重值和前一次的权重值进行了一种“联系”，这种联系让我们的模型更新还需要看上一次更新的脸色，没那么“随意”。...ckpt和pb保存不同的原因众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？

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【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现

今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。...EMA的定义 image.png image.png 在深度学习的优化中的EMA image.png EMA的偏差修正 image.png EMA为什么有效 image.png ?...= EMA(model, 0.999) ema.register() # 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights def train(): optimizer.step...() ema.update() # eval前，apply shadow weights；eval之后，恢复原来模型的参数 def evaluate(): ema.apply_shadow...() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧：指数加权平均（EMA）, https://blog.csdn.net/mikelkl

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linux安装stable diffusion2.0完整教程-还不会安装sd2.0？一篇文章教会你AI绘画

20.04，这个版本的glibc、gcc比较高，安装起来非常丝滑之前尝试过用centos7安装，但是glibc升级有点麻烦，搞了好几次都没搞好系统配置安装系统的时候选择镜像，直接帮我们把conda、python...python：3.8，最好是直接把python替换成python3，这样的话脚本运行起来很方便 cuda：11.6：https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive...miniconda3：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh 更新pip python...stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt # 配置文件（下载以后注意把文件名修改为768-v-ema.yaml） https://raw.githubusercontent.com...-2-base/resolve/main/512-base-ema.ckpt # 配置文件（下载以后注意把文件名修改为512-base-ema.yaml） https://raw.githubusercontent.com

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EfficientVMamba实战：使用EfficientVMamba实现图像分类任务（一）

test.py：测试脚本编译安装Vim环境环境系统：ubuntu22.04 CUDA：12.1 python：3.11 显卡驱动：545 安装过程系统、CUDA和python的安装过程忽略，这些都能找到...nvidia-nccl-cu12==2.18.1 # nvidia-nvjitlink-cu12==12.3.101 # nvidia-nvtx-cu12==12.1.105 oauthlib==3.2.2 opencv-python...==2.8.2 python-hostlist==1.23.0 pytz==2023.3.post1 PyYAML==6.0.1 querystring-parser==1.2.4 regex==2023.10.3...Werkzeug==3.0.1 xxhash==3.4.1 yapf==0.40.2 yarl==1.9.4 zipp==3.17.0 进入causal-conv1d文件夹，如下图：执行命令： python...setup.py install 进入mamba文件夹下面，如下图：执行命令： python setup.py install 最终就可以完成编译了！

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AR 运维系统与 MES、EMA、IoT 系统的融合架构与实践

AR 运维系统通过增强现实技术实现虚实融合，与制造执行系统（MES）、设备管理系统（EMA）、物联网（IoT）系统的深度融合，可构建 "感知 - 分析 - 决策 - 执行" 的闭环运维体系，显著提升生产效率与设备可靠性...EMA 系统：聚焦设备全生命周期管理，存储设备台账、维修历史、保养计划等静态数据，同时对接 IoT 动态数据进行健康度评估，是设备管理的核心中枢。...AR 运维系统：作为 "交互入口"，将 IoT 的实时数据、EMA 的维修知识、MES 的生产约束通过 AR 眼镜或终端可视化，为运维人员提供虚实叠加的操作指引。...四者的融合逻辑是：IoT 提供实时数据→EMA 与 MES 进行数据融合分析→AR 系统将分析结果转化为可视化指导→运维动作反馈至各系统形成闭环。...示例代码：以下代码展示关键节点的数据流转逻辑，包括 IoT 数据采集、EMA 与 MES 数据整合、AR 前端展示三个环节。

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tensorflow学习笔记（四十一）：control dependencies

.}) # 这样每次得到的都是更新后的weight 关于tf.control_dependencies的具体用法，請移步官网https://www.tensorflow.org/api_docs/python...= tf.assign_add(w, 1.0) ema_op = ema.apply([update]) with tf.control_dependencies([ema_op]): ema_val...i in range(3): print(sess.run([ema_val])) 也许你会觉得，在我们 sess.run([ema_val])， ema_op 都会被先执行，然后再计算...有兴趣的可以看一下源码，就会发现 ema.average(update) 不是一个 op，它只是从ema对象的一个字典中取出键对应的 tensor 而已，然后赋值给ema_val。...) update = tf.assign_add(w, 1.0) ema_op = ema.apply([update]) with tf.control_dependencies([ema_op])

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tensorflow学习笔记(三十三):ExponentialMovingAverage

用其来存放 ema 的值 import tensorflow as tf w = tf.Variable(1.0) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9...= ema.apply([w])#这句和下面那句不能调换顺序 # 以 w 当作 key，获取 shadow value 的值 ema_val = ema.average(w)#参数不能是list，有点蛋疼...) print(sess.run(ema_val)) # 创建一个时间序列 1 2 3 4 #输出： #1.1 =0.9*1 + 0.1*2 #1.29 =0.9*1.1...这是因为，当程序执行到 ema_op = ema.apply([w]) 的时候，如果 w 是 Variable，那么将会用 w 的初始值初始化 ema 中关于 w 的 ema_value，所以 [图片...blog.csdn.net/u012436149/article/details/56665612 参考资料 https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python

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在本地PC运行 Stable Diffusion 2.0

将代码克隆到本地： https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 然后用Anaconda创建一个新的环境: conda create --name sd2 python...稳定扩散2.0基础模型768x768 => 768-v-ema.ckpt (5 gb) 稳定扩散2.0基础模型512x512 => 512-v-ema.ckpt (5 gb) 稳定扩散2.0深度模型=>...512-depth-ema.ckpt (5.7 GB) 稳定扩散2.0 X4 Upscaler => X4 - Upscaler -ema.ckpt (3.5 GB) 稳定扩散2.0 inpainting...python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt...\models\512-base-ema.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 512 --W 512 -

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使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及lora

Diffusers库则满足了这一需求，允许用户在Python中根据特定需求自定义模型和提示来生成图像。...conda create -n sd python=3.10.6 pip install diffusers pip install transformers pip install torch pip...python ~/diffusers/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path dreamlikePhotoreal20...--extract_ema 仅适用于同时具有EMA和非EMA权重的检查点。是否提取EMA权重。默认为False。添加--extract_ema以提取EMA权重。...EMA权重通常用于生成更高质量的图像进行推理。非EMA权重通常用于继续微调。 --upcast_attention 注意力计算是否应始终进行上转换。在运行稳定扩散2.1时，这是必需的。

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Stable Diffusion简介

下面是两段相关的代码示例： ```python # 使用512-base-ema模型生成图像 import torch from torchvision.utils import save_image...# 加载模型和配置文件 model = torch.load("512-base-ema.ckpt") config = torch.load("512-base-ema.yaml") # 生成图像 noise...输入噪声图像 output = model.sample(noise) # 生成图像 save_image(output, "generated_image.png") # 保存生成的图像 ``` ```python...# 使用768-v-ema模型生成图像 import torch from torchvision.utils import save_image # 加载模型和配置文件 model = torch.load...("768-v-ema.ckpt") config = torch.load("768-v-ema.yaml") # 生成图像 noise = torch.randn(1, 3, 768, 768) #

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|【量化小讲堂】使用python计算各类移动平均线

作者：邢不行原文链接： http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html （本文已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 【量化小讲堂-python...& pandas技巧系列】使用python计算各类移动平均线计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情： 1....2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA； 3.将计算好的数据输出到csv文件中。...in ma_list: stock_data['MA_' + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data['close'], ma) # 计算指数平滑移动平均线EMA...for ma in ma_list: stock_data['EMA_' + str(ma)] = pd.ewma(stock_data['close'], span=ma) # 将数据按照交易日期从近到远排序

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基于yolov11引入跨空间学习的高效多尺度注意力EMA的python源码+训练源码

【EMA介绍】通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果，可以生成更清晰的特征表示。然而，通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。...多尺度并行子网络：EMA模块采用多尺度并行子网络结构，其中包括一个处理1x1卷积核和一个处理3x3卷积核的并行子网络。...EMA模块在此基础上进一步发展，通过并行子网络块有效捕获跨维度交互作用，建立不同维度之间的依赖关系。...新增EMA.py实现模块（代码太多，核心模块源码请参考改进步骤.docx）然后在同级目录下面创建一个__init___.py文件写代码 from .EMA import * 2....第二步：将自己数据集按照dataset文件夹摆放，要求文件夹名字都不要改变第三步：分别打开train.py,coco128.yaml和模型参数yaml文件修改必要的参数，最后执行python train.py

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tensorflow实现手写体数字识别

实验环境 ubuntu 16.04 python 2.7.13 tensorflow 1.3.0 MNIST数据集我不清楚windows下可不可以装tensorflow，反正很久以前是不行，现在好像可以了...= tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step) ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables...= tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_backward.MOVING_AVERAGE_DECAY) ema_restore = ema.variables_to_restore...终端输入python mnist_backward.py，开始训练，会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, loss on training batch is 0.159981...再开一个终端，输入python mnist_test.py，进行同步的测试（每五秒一次），会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, test accuracy =

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Python实现“神仙趋势”

到底说明的是一种什么样的趋势呐，带着激动的心情，作者今天就用python实践了一波。发现也就那样吧，有严重的时间延迟特征。这里小记一下。...神仙线有三条，分别为h1,h2,h3.计算的方法如下： h1=m日的收盘均价均线 h2=n日的h1的均线 h3=h日的收盘价均线通达信代码如下：神仙大趋势H1:EMA(CLOSE,6); H2:EMA...(神仙大趋势H1<H2,神仙大趋势H1,H2,1,1),COLORBLUE; 通达信作图的效果：可能这样看起来好像效果挺好的哈，这个指标看起来挺好实现的，那么我们用python实现一下。...#神仙趋势线 result['h1']=talib.EMA(result['close'],6) result['h2']=talib.EMA(result['h1'],...H3[i]>H1[i]: self.ax1.axvline(i, ls='-', c='white', ymin=0, ymax=0.04, lw=1) 经过python

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nurtas aidarbekov_true image2018

执行python make_hdf5.py --dataset I128 --batch_size 128 --data_root data hdf5 是为了将数据处理成更利于快速 I /O 的格式，...的预训练模型去计算 IS 分数（ μ \mu μ 和 σ \sigma σ）开始训练 python train.py \ --dataset I128_hdf5 \ # which Dataset...--use_ema --ema_start 2000 --G_eval_mode \ --test_every 2000 --save_every 1000 --num_best_copies 5 -...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py --dataset I128_hdf5 --parallel --shuffle --num_workers 8 --...--use_ema --ema_start 2000 --G_eval_mode --test_every 2000 --save_every 1000 --num_best_copies 5 --num_save_copies

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DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

若研发环境系统（例如Python）与生产环境系统（例如C++）不同，要维护两套代码，对用户是非常沉重的负担。...2、现有解决方案的优缺点 python pandas/numpy目前是研究阶段最常用的高频因子解决方案。...一个解决办法是通过启动多个python进程来并行计算。...python pandas的实现是针对历史数据的，面对生产环境中的流式数据，如果不修改代码，只能采用类似apache spark的处理方法，把数据缓存起来，划分成一个个数据窗口来计算。...(1000 * sum_diff(ema(close, 20), ema(close, 40)),10) - ema(1000 * sum_diff(ema(close, 20), ema(close

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如何通过股票数据 API 计算 RSI、MACD 与移动平均线MA

本文将详细介绍如何通过常见的市场数据 API 获取高质量的金融数据，并使用 Python 手动计算这些核心指标，为你构建量化策略打下坚实基础。一、数据获取与指标计算 1....环境准备与数据获取安装必要的 Python 库并获取 K 线数据。...df['EMA_Fast'] = calculate_ema(df['close'], fast) df['EMA_Slow'] = calculate_ema(df['close']..., slow) # 计算DIF（差离值） df['DIF'] = df['EMA_Fast'] - df['EMA_Slow'] # 计算DEA（信号线，即DIF的EMA）...signal_points[['close', 'RSI_14', 'DIF', 'DEA', 'signal']]) 四、总结与应用建议通过市场 API，我们可以便捷地获取高质量的金融数据，并利用 Python

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基于YOLOv8的草莓病害检测，加入EMA注意力和GPFN提升病害检测能力

本文摘要：基于YOLOv8的草莓病害检测，加入EMA注意力和GPFN性能分别从mAP0.5从原始的0.815提升至0.818和0.8311.YOLOv8介绍 Ultralytics YOLOv8...4.优化创新4.1加入EMA注意力机制并行子结构帮助网络避免更多的顺序处理和大深度。给定上述并行处理策略，我们在EMA模块中采用它。EMA的整体结构如图3 (b)所示。...在本节中，我们将讨论EMA如何在卷积操作中不进行通道降维的情况下学习有效的通道描述，并为高级特征图产生更好的像素级注意力。...具体来说，我们只从CA模块中挑选出1x1卷积的共享组件，在我们的EMA中将其命名为1x1分支。为了聚合多尺度空间结构信息，将3x3内核与1x1分支并行放置以实现快速响应，我们将其命名为3x3分支。

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EMA算法及其tensorflow实现

EMA算法的C#实现

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