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RSS订阅原创 努力学习代码ing（3）
开启混合精度训练需要使用 AmpOptimWrapper，它的 optim_context 接口类似 autocast，会开启混合精度训练的上下文。），可以设置项目名称，日志名称，模式可以设置为online或者offline。从模型的断点处/最新的checkpoints处恢复训练，需要指定最大迭代次数以及相关训练配置，如权重文件。wandb sync...运行后可将保存的wandb离线日志上传至云端（W&B网站。优化器封装支持不同的训练策略，包括混合精度训练、梯度累加和梯度截断。
2025-04-18 17:30:43
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原创 努力学习代码ing（2）
时，在将数据返回之前，数据加载器会把张量（Tensors）复制到设备（如CUDA，即GPU）的固定内存（pinned memory）中。固定内存是一种特殊的内存区域，它能加快数据从CPU到GPU的传输速度。：在 Runner.val() 中被使用，也会在 Runner.train() 中每间隔一段时间被使用，用于模型的验证评测。-数据准备流train_pipeline=[ ]，操作分为数据加载、预处理、格式修改和测试数据增强。（打乱顺序）参数，因为二者都在控制数据抽取的顺序方式，同时指定会产生冲突。
2025-03-13 22:12:21
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原创 努力学习代码ing（1）
上述例子表示，假如一共训练 20 个 epoch，那么会在第 5, 10, 15, 20 个 epoch 保存模型，但是在第 15 个 epoch 的时候会删除第 5 个 epoch 保存的权重，在第 20 个 epoch 的时候会删除第 10 个 epoch 的权重，最终只有第 15 和第 20 个 epoch 的权重才会被保存。在训练过程中，Dropout会随机地将一部分神经元的输出设置为0，这意味着在每次迭代中，网络的一部分会被“丢弃”，即暂时不参与计算。• 列表中的每个数字代表特征金字塔中的一层。
2025-03-12 10:50:22
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原创 基于水文模型模拟河流径流对气候变化的响应（Ⅱ）
当实际流域水文循环和Budyko曲线接近时，说明流域水文循环与气候条件相适应，反之则说明流域水文循环对气候变化的适应能力较弱（分别探讨径流对降水和潜在蒸散发的敏感性，定量判断径流对降水和潜在蒸散发的敏感性哪个更大）。该方法使用干旱指数作为评价指标，通过计算不同干旱条件下的径流量变化情况，得出干旱指数与径流量之间的关系，从而评估流域水文系统对干旱的响应能力。当干旱指数越大时，流域水文循环对干旱的响应能力越强，反之则越弱（探讨径流对干旱指数-即潜在蒸散发比降水的敏感性）。
2023-05-31 18:13:41
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空空如也
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