num_epochs=1 num_archives=64 args.num_jobs_initial=3 args.num_jobs_final=8 num_iters=2*num_epochs*num_archives/(args.num_jobs_initial+args.num_jobs_final) =2*1*64/(3+8)=12     3,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,8 64 archives 6*24=144 iteration 0, 3 GPUs # 并行化训练 n…

文章目录 1. 前言 2. 随机森林原理 3.实现原理 3.1并行化训练 3.1.1训练函数 3.1.2 单进程训练函数 生成数据集模块--生成部分数据集 单进程训练函数代码 3.2 并行化预测 3.2.1 预测函数 3.2.2 单进程预测函数 4. 并行化结果分析 5. 源码 参考资料 1. 前言 Python其实已经实现过随机森林, 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算. n_jobs : int or None, optional (default=No…

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭…

除了chain,nnet1, nnet2, nnet3训练时调整转移模型,chain模型使用类似与MMI的训练准则 Dan's setup does not uses pre-training. Dan's setup uses a fixed number of epochs and averages the parameters over the last few epochs of training. 首先是脚本 首先可以从脚本中获得神经网络训练的顶层概述. 在egs/rm/s5,egs/…

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要. ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如LSTM模型),或者是多机多卡并行化训练大数据.大模型等情况时,往往就需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要.因此,tensorflow中用tf.Variable(), tf.get_variable, tf.Variable_scope(), tf.name_scope() 几个函数来实现: tf.Variable…

首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回张量的形状.但是注意,tf.shape函数本身也是返回一个张量.而在tf中,张量是需要用sess.run(Tensor)来得到具体的值的. x=[[1,2,3],[4,5,6]] shape=tf.shape(x) with tf.Session() as sess: print (shape) p…

Deep Learning 方向的部分 Paper ,自用.一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical Language Models Based on Neural Networks Mikolov的博士论文,主要将他在RNN用在语言模型上的工作进行串联 3 Extensions of Recurrent Neural Network Language Model 开山之…

目录部分: 第一章:赋予计算机从数据中学习的能力 第二章:训练简单的机器学习算法——分类 第三章:使用sklearn训练机器学习分类器 第四章:建立好的训练集——数据预处理 第五章:通过降维压缩数据 第六章:学习模型评估和超参数调节的最佳实践 第七章:结合不同的模型——集成学习 第八章:实际应用机器学习于情感分析 第九章:将机器学习模型嵌入到Web应用 第十章:使用回归分析预测连续目标变量 第十一章:处理无标记数据——聚类分析 第十二章:从头开始实现一个多层人工神经网络 第十三章:使用Tenso…

目录 0. 摘要 1. 简介 2. 背景 3. 设计原则 4. 针对易用性的核心设计 4.1 让深度学习模块不过是Python程序 4.2 互用性和可拓展性 4.3 自动差分 5. 针对高性能的PyTorch实现 5.1 高效的C++核 5.2 分而治之 5.3 定制的张量分配缓存 5.4 多进程 5.5 Reference counting 终于可以引用PyTorch了! 0. 摘要 深度学习框架要么关注易用性,要么关注速度,很少同时关注二者.但PyTorch作为一个机器学习库,同时做到了这两…

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat…

转载 http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理,分了几部分吧,但有些部分是有交叉或者内容重叠,也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类,个人只是大致分了个类.目前只整理了部分,剩余部分还会持续更新. 一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical…

MindSpore技术理解(上) 引言 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别.语音识别与合成.无人驾驶.机器视觉等方面取得了巨大的成功.这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求.深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型时,可以方便地使用大量的计算资源. 深度学习是使用多层结构,从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法.通常,从原始数据中提取高层次.抽象的特征是非常困难的.目前有两种主流的深度学习框架:一种是…

[源码解析] 深度学习流水线并行之PopeDream(1)--- Profile阶段 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行之PopeDream(1)--- Profile阶段 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 目前问题 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 Gpipe 0x02 论文 2.1 方案概述 2.1.1 并行方式 2.1.2 1F1B 0x03 流水线 3.1 流水线改进 3.2 挑战 3.4 流水线划分算法 3.5 Profile 0x04…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 1.1 普通流水线 1.2 Gpipe流水线 1.3 1F1B流水线 1.3.1 思路 1.3.2 图示 0x02 PipeDream 实现 2.1 总体逻辑 2.2 权重问题 2.3 Weight Stashing 2.4 Vertical Sync 2.5 缓冲区 0x03 代码 3.1 总…

[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive So…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer.Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息.这篇文章的目的主…

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.…

问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小化来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y(i))的损失函数,单个样本的损失表示如下: 引入L2正则,即在损失函数中引入,那么最终的损失为: 注意单个样本引入损失为(并不用除以m): 正则化的解释 这里的正则化项可以防止过拟合,注意是在整体的损失函数中引入正则项,一般的引入正则化的形式如下: 其中L(w)为整体损失,这里其实有: 这里的 C…

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神…

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓…

神经网络构建好,训练不出好的效果怎么办?明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么?可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/),说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor),仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的),怎么感觉不出来呢? 很直观,因为神经网络可以随意设计,先验假设较少,参数多,超参数更多,那模型的自由度就非常高了,精心设计对于新手就…

目标与背景 之前的nnet1和nnet2基于Component对象,是一个组件的堆栈.每个组件对应一个神经网络层,为简便起见,将一个仿射变换后接一个非线性表示为一层网络,因此每层网络有两个组件.这些旧组件都有Propagate函数以及Backprop函数,两者都以minibatch为单位进行计算,​​也包含其他函数.     nnet1和nnet2还支持非前馈神经网络,但实现不同.     在nnet1中,拓扑更为复杂的网络由组件嵌套来表示:ParallelComponent组件内可以包含多个组…

nnet3/nnet-common.h 定义了Index,(n, t, x)三元组,表示第n个batch中第t帧. 并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作.     nnet3/nnet-nnet.h 声明了NetworkNode(主要包含其类型以及索引信息) 声明了Nnet(nnet3网络类) private: //网络中的组件名列表 std::vector<std::string> component_names_; //网络中实际的组件指针列表,同一组件可能出现多次 std:…

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档. 基础 如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)并且还用于recurrent拓扑(RNN,LSTM,…

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,…