5月27日赴上大参加比赛

别再只盯着Loss曲线了!用Tensorboard直方图帮你诊断PyTorch模型训练中的‘隐疾’ 本文探讨了如何利用Tensorboard直方图功能深入诊断PyTorch模型训练中的隐藏问题。通过分析权重和梯度的分布变化,开发者可以识别梯度消失、权重初始化不当等常见问题,并提供相应的解决方案。文章还介绍了高级诊断技巧,如动态对比分析和分层诊断协议,帮助提升模型训练效果。 阅读详情

第一天没有带DC,惨……谁叫我是穷人自己没有钱买呢。不过就算第一天带了也没有时间去拍照——作品差点都没有演示出来,还好最后峰回路转居然靠老天爷帮忙给弄出来了,第二天心情大好,找同学借了DC准备好好地拍了一下,可惜已经临近尾声,很多展位都没有拍到,比如交大的那个用3mm大小的微型电机做出来的厘米级的蓝牙遥控机器人,遗憾。
总体来说这次比赛收获不小,之前我想我们的这个作品如果能顺利演示一定能拿到一等奖,因为乍一听到我们的作品名称的人都会觉得非常有技术含量和看点(我们的课题是“基于眼电的脑机界面”,就是用眼球的转动来控制鼠标移动,生科那边提供的资料),不过看过其他学校的展品后才知道这个想法实在太幼稚了,比如我上面说的交大学生提交的作品,还有邦德学院弄的一个自动仓库模型,很赞,大小有一立方米,骨架都是自己搭建的,机械传动部件和控制电路也是自己设计出来的,演示指令放在RFID卡里,照一下就自动演示,周立功对这个作品也是赞不绝口。我这个搞软件的看到这么复杂的电路当时就晕菜了,看来搞嵌入式不懂硬件还是不行的,电工系的同学在这方面就很占优势。记得我从神游离职的时候,陈sir就对我说过,从软件转去搞硬件难度非常大,反之则容易得多,象他自己本科念得就是物理。
其实现在对于该怎么走,我也是很迷惑,现在软硬件都结合得很紧密,写嵌入式的软件的话当然要懂得硬件的知识,但是具体要懂多少、要不要达到能进行电路设计的程度?心中还是没有一个明确的答案。毕业以后真的就决定改行去搞硬件,搞电路设计?实验室今年毕业的几个博士硕士,一半去了M$,一半去了Intel,他们在公司都不是做和硬件结合紧密的嵌入式,象一个去了微软亚洲工程院的MA,现在做的居然是.Net的开发。去Intel的不是在写编译器就是在写Intel主推的下一代BIOS标准。sigh,前途迷茫阿……

TensorBoard不止看Loss曲线:挖掘Scalars, Graphs, Distributions三大面板的隐藏用法与实战技巧 本文深入探讨TensorBoard的Scalars、Graphs和Distributions三大面板的隐藏用法与实战技巧,帮助开发者超越基础的Loss曲线监控。从平滑系数的科学设置到计算图解读,再到权重分布诊断,揭示TensorBoard在模型调优中的强大潜力,提升深度学习项目的效率与准确性。 阅读详情

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