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原创 Wandb每次都要重新登录的解决方法
直接把API Key添加到配置文件中,这样每次服务器或本地启动终端时,key会自动加载。4. 添加完毕后,按Esc退出插入模式,然后输入:wq保存并退出。2. 打开~/.bashrc文件。1. 打开terminal。
2025-02-27 08:57:06
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原创 【Overleaf+Copilot】在VScode上同步编辑加润色(图文讲解版)
上面的所有代码,把这段所有代码复制粘贴(Ctrl+C, Ctrl+V)到vscode的login with cookies处 即可。2. 【可以使用Copilot在VScode上对文章进行润色】1. 【可以在VScode上同步编辑Overleaf的文章】我们的cookies就是到。
2025-02-25 20:13:12
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原创 深度学习基础:标准化与池化
常见的有Max pooling(纹理特征)和 Mean pooling(整体数据特征)。其他池化方法:随机池化(以值的概率选取),混合池化(Max/Average随机选取)。Pooling,讲一个区域的信息压缩到一个值,完成信息的抽样,获得一定程度上的平移旋转不变性。目前经常用带步长的卷积替换池化的操作。提高训练速度,稳定模型训练。
2024-01-25 12:50:08
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原创 深度学习基础:激活函数选取
如果没有选取激活函数,那么神经网络的层数的累积还是线性的;但选取激活函数后,神经网络具有非线性的性质。Xavier初始化:课程的激活值和梯度的方差在传播过程中保持一致,适合Sigmoid,Tanh函数。简单的初始化方法:随机初始化 np.random.randn(n);标准初始化(配合归一化)等。ReLU (可能会陷入Dead)MSRA初始化:适合ReLU。
2024-01-25 11:27:55
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原创 Pytorch代码事项
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对学习率 learning rate 进行调整。loss.backward() # 反向传播,计算梯度。optimizer.step() # 更新模型参数。optimizer.zero_grad() # 清零梯度。
2024-01-24 20:56:35
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原创 深度学习基础:泛化与正则化方法
泛化指,模型不仅在训练集表现良好,在未知数据(测试集)也表现良好,即具有良好的泛化能力。(模型会出现过拟合overfitting或者欠拟合underfitting的问题)。正则化,目的是要同时让经验风险和模型复杂度都较小,是对模型的一种规则约束。1. 提前终止模型训练2. 多个模型集成融合(Dropout:有n个节点的神经网络,可以看做是2**n个模型的集成;Dropout connect是随机去掉链接,可以看做2**边数量 模型的集成;等)3. K折验证。
2024-01-24 20:49:58
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原创 深度学习基础:最优化算法(优化器,学习率,SGD,Adam, Momentum, NAG等)
Adam法同时包含了动量更新与学习率调整,使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整学习率,Momentum和Rmspop相结合。优点简单,缺点不稳定,学习率敏感,迭代慢。其优缺点比较明显:优点是二阶的方法利用了导数的二阶信息,因为优化方向更加准确,速度更快;但是二阶需要计算或近似估计Hessian矩阵,一阶方法一次迭代更新复杂度O(N),N是参数量,二阶方法就是O(N*N),计算量大。Adam使用的是梯度的一阶矩估计和二阶矩估计(梯度的二阶矩估计,也称为梯度平方的指数加权移动平均)。
2024-01-24 17:55:55
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原创 将本地代码上传到github(用vscode保持更新)
用vscode打开clone下载后的文件夹,修改后会显示U,即可点击同步。git clone git@ssh (github repository的ssh连接)1. 最简单的方式,无法同步更新: 在github网页打包上传所有代码。在github网页上创建repository。在本地机器的终端使用。
2023-11-20 18:47:11
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原创 mac本地台式机连接github,配置公钥
再打开自己的github,找到ssh🔑配置的那一页,将公钥复制到key的这一栏。最后在本地机器上输入来测试是否已经连接成功。首先在本地terminal上输入。
2023-11-07 17:14:34
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原创 VScode SSH 连接报错记录
terminal可以ssh连接到远程服务器;ping [服务器] 也可以连接;但是vscode总是报错。1. 远程服务器上.vscode-server 可能不适配 记得删除 rm。2. 删除后重新连接 可能无法创建文件夹 使用root账号。白费我删除vscode 再装上,没有必要,记得看报错。建议还是根据报错提示走!
2023-10-21 20:22:16
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原创 Bash运行python文件
一般而言,执行一个python文件,需要先激活虚拟环境,再切换到对应的路径,在该路径下执行python文件。像这种重复性的命令,可以封装到一个shell脚本文件,执行一个shell脚本文件,就相当于操作多行命令。特别是一个项目中,可能要执行多个python文件的时候,这个封装就很有意义。而后面的3个启动方法,是新建子进程运行的,那样切换路径和激活虚拟环境就没有意义了。以前没留意它们的区别,导致我摸索了2个小时,感觉挺实用,就把这个经验分享给小伙伴们。
2023-09-16 03:45:40
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原创 Numba的使用
上述代码如果不用numba会跑的更快。因为numba编译程序也需要时间,但是可以看到编译后的numba跑一次会快很多。因此,个人认为,numba的加速在于你需要多次调用某个for循环或某段数字计算,在经过一次编译后,后续会快非常多。
2023-09-10 21:52:58
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原创 矩阵存储占用cpu内存
所以130000*130000的矩阵占用 130000*130000*8 字节,即占用 130000*130000*8/1024KiB,占用130000*130000*8/(1024**2)MiB,130000*130000*8/(1024**3)GiB。三者分别是16位、32位、64位,一个字节8位因此分别是2位、4位、8位,它们都分成3部分,符号位,指数和尾数。1TiB=1024GiB,1GiB=1024MiB, 1MiB=1024KiB,1KiB=1024Byte字节,1Byte=8bit二进制位。
2023-09-10 18:45:59
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原创 使用Colossal-AI开源模型
默认数据集 togethercomputer / RedPajama-Data-1T-Sample 将在首次运行时自动下载,也可通过-d 或 —dataset 指定自定义数据集。已提供 7B 和 65B 的测速脚本,仅需根据实际硬件环境设置所用多节点的 host name 即可运行性能测试。对于实际的预训练任务,使用与速度测试一致,启动相应命令即可,如使用 4 节点 * 8 卡训练 65B 的模型。第一步、安装 Colossal-AI。1、安装 Colossal-AI。第二步、安装其他依赖项。
2023-09-06 21:44:40
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原创 如何在Linux服务器上安装Anaconda,建立虚拟环境,安装Pytorch
这里我们需要在官网上查找自己需要的版本,地址链接在下面:这里以下面版本为例:这是我选择的版本,然后我们在控制台输入这句话:接下来我们需要首先赋权再执行安装程序,依次输入下面两句命令:此时显示Anaconda的信息,并且会出现More,继续按Enter打开新的终端后,进入自己的文件夹目录下,输入conda -V ,显示版本信息,若显示则表示安装成功。使用下面这条命令,激活环境:选择适合自己的pytorch版本,点击下面那个链接:“不建议安装最高版本torch,可以再左下角previous versions o
2023-08-25 22:09:47
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原创 iterm2(terminal)连接远程服务器
填写Name, Tag 以/为分符,command写 expect /[pwd]/.ssh/X。打开iterm2,选择Profiles。然后在iterm当前默认路径下。假设创建一个名为X的文件。将下面的文本复制进去。
2023-08-25 21:01:23
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原创 Linux远程服务器与本地电脑互传
user_name]@[remote_linux]:/home/location /Users/local_user/location #拷贝文件夹,加-r参数 (拷贝远程location的一整个文件夹到本地location下,以location为名,即所有文件在location/location/...)
2023-08-24 22:39:49
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原创 一步步教你如何下载Tigramite到远程服务器/本地电脑
2. 无法成功运行 setup.py:建议重新建立一个小的conda环境(conda create -n my_conda_env_py38 python=3.8) 在新的环境下安装这个包。转到git clone后的路径,即 "xxx/toolbox/tigramite-master"1. 校内网无法github clone: 那么就下载到本地电脑,然后传至远程服务器。在你想保存的路径下使用。输入下面这一行命令即可。
2023-08-07 06:21:09
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原创 Linux 服务器命令
或者 pkill -u id 杀死命令 (id是你的用户名username)查看程序有没有赖皮程序 glances。查看程序占用内存 free -h。
2023-07-02 15:57:51
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原创 linux 服务器配置github公钥
如果报错:Could not open a connection to your authentication agent。接下来会出现让你设置生成的ssh的保存路径以及密码,一路【回车】可以跳过。跳过的话,ssh密钥默认保存在。git config --global user.name '你的用户名'git config --global user.email '你的邮箱'ssh-keygen -C '你的邮箱' -t rsa。在保存位置/home/.. 使用命令。4. 把公钥拷入github账户。
2023-07-02 00:19:04
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原创 pycharm 连接服务器同步文件并运行
配置环境:pycharm专业版 学生可以免费首先选择deployment-> configurationconnection里连接远程服务器,mapping里面连接文件同步位置deployment path是文件同步位置,此时前面文件后缀已经在connection里面的root path,不需要重复。首先需要配置python interpreter,在pycharm右下角点加号 on ssh我们需要配置的就是 base interpreter 和 sync folders。
2023-07-01 23:05:10
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空空如也
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